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[代码资源] 数学建模必用matlab程序

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    [LV.3]偶尔看看II

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    1#
    发表于 2011-9-6 22:31 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一 基于均值生成函数时间序列预测算法程序7 j: f# |# t& W- {- [" E! O3 j
    1. predict_fun.m为主程序;
    ) X: L) A: g: m1 Q1 |* J' f2. timeseries.m和 serie**pan.m为调用的子程序
    ( q6 \9 I) j/ j: y  s7 `7 U: H5 Q1 |( }0 ~+ p3 w! A+ \
    function ima_pre=predict_fun(b,step)
    7 v( w4 |2 F% I% x; C$ l1 n, K% main program invokes timeseries.m and serie**pan.m6 G; A) c) M1 G& l, M% j6 H
    % input parameters:
    / q0 c1 b2 w* q, ^8 u, Y; E% b-------the training data (vector);8 i5 P1 g* s. H3 l7 O' p! r
    % step----number of prediction data;
    2 z1 e5 N2 R. T5 c' A5 Q0 N! j% output parameters:1 k3 O+ z0 \0 Q4 \, {, R
    % ima_pre---the prediction data(vector);
    5 k' l! C& O9 `: W4 Rold_b=b;9 F' h2 D$ F2 V6 g2 D* A) n: A9 T
    mean_b=sum(old_b)/length(old_b);+ `6 k; \) b- `
    std_b=std(old_b);1 h4 A. q% L+ ?  y4 `
    old_b=(old_b-mean_b)/std_b;+ t( L$ t. ]7 h2 c. g  Q# s
    [f,x]=timeseries(old_b);
    8 }) E1 _% n0 \. nold_f2=serie**pan(old_b,step);
    $ j# i/ S" t( v5 ^. P: P% f(f<0.0001&f>-0.0001)=f(f<0.0001&f>-0.0001)+eps;( z% s( s% a& y% e
    R=corrcoef(f);7 w1 m- T5 r: f" f: L7 Q; Y
    [eigvector eigroot]=eig(R);: ?! p# s) C  M* J5 U: Q3 K
    eigroot=diag(eigroot);0 a- D3 T, @3 B' M  b1 J* _
    a=eigroot(end:-1:1);+ V9 Y) o+ K! s- N- }
    vector=eigvector(:,end:-1:1);3 ]- B* @1 A& c) e
    Devote=a./sum(a);, f( E5 g7 R, H2 R
    Devotem=cumsum(Devote);5 E; [7 V; s. y3 ^2 e& }4 P: u, b
    m=find(Devotem>=0.995);( p4 v0 R4 K0 n0 Y% K
    m=m(1);& v  `. l/ f" ?3 O, x
    V1=f*eigvector';
    / n5 w7 {. B& `& \! MV=V1(:,1:m);
    , F2 S$ u* m/ M. p3 g/ T: ^% old_b=old_b;" p# }0 M4 j: H0 d2 I$ b* E, ^5 y
    old_fai=inv(V'*V)*V'*old_b;
    . `# ^# |- h" B9 G) I+ r+ N+ [eigvector=eigvector(1:m,1:m);, j/ X7 k5 _7 f) x0 N
    fai=eigvector*old_fai;5 g8 y. [: \0 B$ B$ I, ?
    f2=old_f2(:,1:m);
    0 f8 I* B" \$ N7 \! K/ Ypredictvalue=f2*fai;3 Y3 ^" h; I& _3 y# c$ P7 r
    ima_pre=std_b*predictvalue+mean_b;
    0 X9 D8 H7 r- Z3 n- n8 u. e4 p* Q+ I0 I& N
    1.子函数: timeseries.m ( B/ O+ O8 n3 R# K
    % timeseries program%# c: P3 M* ?. M/ X; h1 m
    % this program is used to generate mean value matrix f;
      H7 o! J- K! Y! g; Y. ^0 i) ~function [f,x]=timeseries(data) . d- h8 E, ?9 b. B# c! Z
    % data--------the input sequence (vector);1 k' O! I: p+ ?9 A& }5 s
    % f------mean value matrix f;
    $ K0 Q& j; L! N# S: Z* ]6 Kn=length(data);
    1 v( E) l5 E2 w& u( M5 I$ G- `for L=1:n/2( \" m. y; E9 I1 A  Y1 F
        nL=floor(n/L);, f( e2 C( }4 {- m  i
        for i=1:L! q  V& T- E  V  o  `
            sum=0;
    ( L  }# M* P% e) ]# q        for j=1:nL
    , I" ^2 x9 u7 K           sum=sum+data(i+(j-1)*L);
    ; y+ ]+ H! G& l- t1 f) O       end7 y" J: k) G5 w; H6 Q
           x{L,i}=sum/nL;
    7 B, R! {) T! M3 P8 a% D   end
    ! x8 M% @  y( @6 `end  P: L' @; ^! ^; v
    L=n/2;
    , ^3 I! d' n. |* X4 Q6 w4 g) jf=zeros(n,L);
    0 o- }9 j" z4 {- e9 q9 ufor i=1:L
    ) J. a# j; e/ r" |% b$ M    rep=floor(n/i);0 j( P$ \) M9 m
        res=mod(n,i);
    ) h( [5 N0 j1 h+ [; ^+ Y    b=[x{i,1:i}];b=b';+ w, P- E9 O: ^0 e8 k
        f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);
    ) }9 X8 X; V5 ]+ \    if res~=0$ p; o2 E/ M0 H
            c=rep*i+1:n;
      ~* g# ^' ~: c/ @& M7 x* k/ ^4 H        f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));% n6 O' R5 U2 z+ J4 p6 w0 j% j
        end
    : v, H9 L" J8 d) ]5 R4 rend1 J& X' {. \# [5 r& Z; G
    + {0 Y8 Y9 ^8 f5 z
    % serie**pan.m
    6 W: u2 }1 m$ c% the program is used to generate the prediction matrix f; 9 T' L: l2 n4 B3 y; ~/ h
    function f=serie**pan(data,step);
    # h" [! g* g  F5 \; I%data---- the input sequence (vector)
    + p3 O: H. d* m) P% setp---- the prediction number;
    4 ]  E" M+ M/ m/ f5 v$ Z& b' j7 ln=length(data);, I% Y9 e$ B8 J. Y7 i4 E) i9 D! [
    for L=1:n/2* ^, ]% f/ ~( [' M
        nL=floor(n/L);6 S% H8 ?# K, {! s+ i- g
        for i=1:L8 I, R. r6 I, D
            sum=0;
    ' b" V, [  Z4 N* g        for j=1:nL4 N; f5 M4 K, c2 b. r- ]
               sum=sum+data(i+(j-1)*L);0 x7 ?% x8 s0 O' K$ O
           end2 m. a0 i, r  o- V9 L6 j6 i
           x{L,i}=sum/nL;
    . B4 ~7 E, j: s   end
    / {$ Z' k) Q! g5 l, Zend4 d# g* N8 B' }. j* M1 t
    L=n/2;, x& l, ?; k& H5 `4 e% _7 K
    f=zeros(n+step,L);6 P4 l' L( S- L& @- Z0 u, N
    for i=1:L; l2 P+ i3 m' i+ G
        rep=floor((n+step)/i);
    . U3 m. }1 k2 `! Z. ?9 b8 ]+ t$ i    res=mod(n+step,i);
    ! t/ s7 a9 l, G  ]    b=[x{i,1:i}];b=b';
    : i& v; [% F: X1 X1 i    f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);
    5 E5 N* c; p) ^4 n3 W    if res~=0% M/ M& M& h2 C
            c=rep*i+1:n+step;4 x; r( m+ R/ w" b! S
            f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));, z0 Y+ o1 |) B) ~* P: w4 K
        end6 M: ]! ~; n0 j- r% }
    end0 C+ p# J& Q3 M, E9 l& D- `

    * D$ K4 A* `; `% r1 P二 最短路Dijkstra算法. l0 o6 V/ i5 D- U& K
    % dijkstra algorithm code program%6 I' f: ?# \! `0 A, x4 |* D
    % the shortest path length algorithm
    2 a0 d; n+ ~: L% J5 R% ^6 T) p& V4 Tfunction [path,short_distance]=ShortPath_Dijkstra(Input_weight,start,endpoint)
    4 z5 \' _. _/ V  J  ?; n( J% Input parameters:
    * D6 o- \" h* u, j5 o! X% Input_weight-------the input node weight!
    - Q( y5 z3 R9 y. D9 G0 k) z( g% start--------the start node number;
    3 P8 ]6 G- }2 J. ~( }% endpoint------the end node number;
    6 X. W7 m: ?9 Y% Output parameters:
    % L: e+ W5 y, s& w5 }9 T% path-----the shortest lenght path from the start node to end node;4 g% Q3 l# v+ t2 ?) F4 v( l
    % short_distance------the distance of the shortest lenght path from the6 G! e; P$ {8 [$ A6 N  y! m; ~) q
    % start node to end node.
    4 m5 R3 g0 w/ J/ R& u* k% u4 W[row,col]=size(Input_weight);0 B5 p% L9 r$ ?8 c
    . u5 X, k" W$ x. C
    %input detection
    ; u  b- U, c' z2 n0 Fif row~=col
    ; e; V3 k- |. b" [& e    error('input matrix is not a square matrix,input error ' );* \) S& u9 C6 O5 r! b6 b: O! b
    end* W# ?. i4 e; }+ y6 B! N) v( C7 ^3 G
    if endpoint>row" c9 M- {4 _$ y. s) }& p
        error('input parameter endpoint exceed the maximal point number');
    + T, B" }% f  l9 R, lend6 ?% H4 ~* F- O6 c# J' _2 V% K
    ' B. ]- n; i2 v8 m- @9 g) F3 |
    %initialization
    ' D3 N  S, l: cs_path=[start];
    ( [  Q5 @& `) }distance=inf*ones(1,row);distance(start)=0;8 F. b- C, Y# W! r% [
    flag(start)=start;temp=start;
    - B: o$ t& e( E, Y
    , d1 m# c0 w; n* s: J1 _& W) m  z" Swhile length(s_path)<row5 {' j; U1 j4 w9 ]" y
        pos=find(Input_weight(temp, : )~=inf);
    4 `6 F' r* n: _7 x6 |4 J    for i=1:length(pos)7 F5 u9 Q$ l$ C" t8 R" f$ h
            if (length(find(s_path==pos(i)))==0)&
    & D; z6 k4 u! s) i3 C7 L5 u3 h$ }+ s# O(distance(pos(i))>(distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i))))
    / Z( R$ r3 O/ O& I, T            distance(pos(i))=distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i));7 I9 x8 L6 S" b. R( ?  v
                flag(pos(i))=temp;
    - m1 |8 d: @% i8 }$ S" v8 I        end
    # u# Y+ m4 |$ G" r( B" ~1 a; A    end3 u1 K! D8 x# _* Z
        k=inf;: H" b4 v/ `9 C3 ^- Y7 `3 G
        for i=1:row9 b$ q# T' D9 P9 n/ y/ \
            if (length(find(s_path==i))==0)&(k>distance(i)): \8 j2 C' e; T& m" \8 }
                k=distance(i);  S% ]4 r+ K; k- f# @- `
                temp_2=i;" S; c/ W- R; N  T% V$ b
            end5 q1 e* {- ?# r; |
        end
    ' j4 x+ ~6 j6 |1 v7 R1 S/ q    s_path=[s_path,temp_2];1 ]* a! J* Z0 I7 S' ?
        temp=temp_2;8 R. N  D. Q; |4 D: Z. N
    end6 `% u% G( p( t7 p: c

    9 _+ Z) t' X6 ]" h& o%output the result: O, J4 k! {; M% w& D' K
    path(1)=endpoint;
    , i7 H: u; l' K  p  n8 Gi=1;; y. S% z4 m5 Y
    while path(i)~=start) [/ n0 O9 j" }, |8 ?
        path(i+1)=flag(path(i));
    / V2 C# T( G# y  O3 \9 C    i=i+1;
    ' O3 N1 W( _, T$ q2 j" Gend
    # E: V9 D% \4 p3 v& L& ypath(i)=start;
    ; e& I8 R: w( c# P- f) Wpath=path(end:-1:1);
    + }3 @# x; a- e9 M( nshort_distance=distance(endpoint);
    ; w! T  \# P7 Z2 i; \6 ]& q+ L& v三 绘制差分方程的映射分叉图7 t& D7 s+ A- _! W5 P* O9 K/ I

    , w% L/ C, E! n1 l( n+ W, Y6 Z2 Wfunction fork1(a); 6 ~! x( Q* ~1 ~7 i

    3 L8 X6 X3 y! v0 F8 N% 绘制x_(n+1)=1-a*x^2_n映射的分叉图
    % C- U6 b# o! x4 |% Example: 7 V) k) B7 k! a! n3 p
    %     fork1([0,2]);  7 Y. k$ o" [: R: g5 ~1 N! H2 z
    N=300;  % 取样点数 * r4 \% Y! g2 u6 P' ^3 h' w6 a* c. ^
    A=linspace(a(1),a(2),N);
    & o9 Q* D+ F! ustarx=0.9; 2 F) _1 o6 y% U
    Z=[];
    % @, Y9 U- w2 Xh=waitbar(0,'please wait');m=1;
    8 O9 J+ p7 B9 P# {+ _for ap=A;
    " I. I) V, I% y. W4 c: u% v   x=starx;
    6 G7 r. v5 E+ L6 n& P1 ~. t   for k=1:50;
    2 N+ ]3 n5 J; |! m         x=1-ap*x^2; 8 @. f7 z; V# b+ p; A1 m- M
       end
    - {# c' d% l' t  c   for k=1:201;
    % P9 j) _; p, `4 {       x=1-ap*x^2;
    " ?( `5 D* \$ p. m       Z=[Z,ap-x*i]; : o/ T: G2 z9 s: x4 `
       end
    8 K/ f8 @' G$ m. L   waitbar(m/N,h,['completed  ',num2str(round(100*m/N)),'%'],h);3 l. h, [* F5 x: r
       m=m+1;
    ' R7 ?5 a' I% x9 f: }end
    1 }! \+ @& t2 B9 z- {& \' [delete(h);
    & C- z& N* f( u, E! k) Tplot(Z,'.','markersize',2)
    - u! k4 u4 z' \" o. |2 A: Rxlim(a);
    , U, z0 Y" P& a. i5 G6 t4 c1 v% [4 ]; k- g
    四 最短路算法------floyd算法
    7 {8 r7 d9 {: p- ^$ h- i4 Q4 M  C  S# wfunction ShortPath_floyd(w,start,terminal)
    , Y  n, ^2 b9 f: K! C4 N* H4 w" v4 h%w----adjoin matrix, w=[0 50 inf inf inf;inf 0 inf inf 80;
    . a4 m& X& s) E5 K%inf 30 0 20 inf;inf inf inf 0 70;65 inf 100 inf 0];
    / C, x, A: c. @; ]: k( i! Y%start-----the start node;
    / }9 i% u# ~; H2 h3 Y2 q%terminal--------the end node;   
    ( o/ P9 O, f  _) Un=size(w,1);& `: B! z- Z) ?& s7 h% g+ m7 }' Y# G
    [D,path]=floyd1(w);%调用floyd算法程序
    - ?" o* ]' w1 [1 K. S4 d" h) j' w& b% j: M8 ~
    %找出任意两点之间的最短路径,并输出% _: [; ?/ P  P
    for i=1:n
    , A; l! x" C: S$ g  @    for j=1:n$ f$ f, F* z; ^. e6 y* x# R
            Min_path(i,j).distance=D(i,j);
    & I% c6 _& H4 p7 g5 l  r        %将i到j的最短路程赋值 Min_path(i,j).distance2 ^* `" U9 m+ ~  [) p
            %将i到j所经路径赋给Min_path(i,j).path
    , w5 H0 ?: a1 u4 ?) v        Min_path(i,j).path(1)=i;
    8 p8 w3 S& G8 H6 U- h; V        k=1;: k4 R& F- Y9 `2 L9 [
            while Min_path(i,j).path(k)~=j% i5 x6 L7 V1 }# r6 \: H; |; R% Y
                k=k+1;
    3 V3 u) m0 y- A2 {5 F9 ]/ b1 x            Min_path(i,j).path(k)=path(Min_path(i,j).path(k-1),j);, p3 w, Y( \1 V. C7 \9 _4 Z
            end7 f0 n: V8 f' E3 \
        end
    7 w. {4 E8 u! F% |" L4 Send+ O  B* k2 q5 `) \
    s=sprintf('任意两点之间的最短路径如下:');, {' V9 T& j( j3 w
    disp(s);
    5 O, x" m! d+ l7 }for i=1:n
    0 U) H  }9 _4 N* Y    for j=1:n3 n& P. ^: Z- r
            s=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:'...
    9 Z# `7 \# D+ ^! V" t5 V9 c6 \/ C  S1 J            ,i,j,Min_path(i,j).distance);
    6 N8 Z- L' z. |/ `        disp(s);
    * F; y! h0 q+ t' a8 o$ s, J& M% y        disp(Min_path(i,j).path);3 c7 _" A; l; O. Y0 d6 o  o
        end$ X' t/ i: E6 F5 f
    end
    9 r8 b( ]+ n0 }$ l) Y. l4 {4 l: X$ M; H& O4 `  J: w4 v
    %找出在指定从start点到terminal点的最短路径,并输出0 j3 J' ~1 F" a" l* [! f
    str1=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:',...
    2 Q& ]6 ~2 F8 L( r  x    start,terminal,Min_path(start,terminal).distance);' b* Q9 g) ^# O, N
    disp(str1);
    ' Z* V% Z. g: G: `3 u9 @; vdisp(Min_path(start,terminal).path);* J) [* ]8 [9 R6 _

    ) t/ C  b, B. E( z8 B2 E* m9 A%Foldy's Algorithm 算法程序! Z4 B4 {# H- ~' {6 N' v
    function [D,path]=floyd1(a)
    - f, f7 B& B* O2 {& Bn=size(a,1);
    , d8 U+ ^& u9 |7 W* q1 [D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值7 s* l8 k8 p9 W2 v
    for i=1:n5 a% d8 q( {2 p/ v6 Q4 K1 I6 v) R
       for j=1:n
    % S! B" A4 V& o, a9 M# U# c3 \; D" ~' t      if D(i,j)~=inf
    ( P) _9 v2 \5 K* F; q3 w4 x5 Q         path(i,j)=j;%j是i的后点
    6 t+ P* [/ f3 r+ M$ r8 m5 G! a' F     end: C9 r+ p& _6 k( Y: n
       end# C+ f% F/ D9 z# @/ L
    end/ [/ c) Z' \5 h9 d/ F6 Q9 k* B
    %做n次迭代,每次迭代都更新D(i,j)和path(i,j)7 z6 |2 I( z6 w" B; x3 [; ?
    for k=1:n( R2 a( f9 a" w1 z
       for i=1:n
    3 M* f; d; P" Y, q5 z) \      for j=1:n
    1 `3 u1 B. b& l' E         if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)) N' @( S$ J+ H" u7 [+ Z( v3 D
                D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);%修改长度
    ' x  K# g' O* Q6 p0 @% G            path(i,j)=path(i,k);%修改路径
    + u6 D4 e4 `( s" k, n, M# y. F        end
    5 c: F! N# [% D1 {3 d6 W: j' H1 Q      end! E2 j+ R/ n0 D! R" t$ f- l0 C
       end
    * K! c8 X1 e9 r2 S2 v- @, f5 d4 L- Wend
    & M# y; d9 s. Y  V
    9 {3 Y: m4 a* v, [, P2 N五 模拟退火算法源程序, K9 u7 L3 e7 K5 t
    function [MinD,BestPath]=MainAneal(CityPosition,pn)
    1 c, G1 Q8 ]! l% p0 P. y1 P( ]function [MinD,BestPath]=MainAneal2(CityPosition,pn)
    4 V% [4 ~* W2 @* q3 c) z%此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例,给出TSP问题的模拟退火程序/ q" \6 ^3 q9 H  u  o, S, w
    %CityPosition_31=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;..." D1 @7 B% w1 b# ]# V1 q
    %                 3238 1229;4196 1044;4312  790;4386  570;3007 1970;2562 1756;.../ R, i* k! Z" K, x
    %                 2788 1491;2381 1676;1332  695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;...
    5 A2 o& h* p% \$ l%                 3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2376;...% f9 \# N& B0 n
    %                 3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];
    4 M0 e. H# L# i) J, I: n* D; ~. R2 h, ]' `( h( p4 w' [
    %T0=clock
    * K" G9 e2 @# Z: s, w+ K% [0 ]9 Kglobal path p2 D;
    3 t7 @( ]) j# L8 y) w4 O[m,n]=size(CityPosition);1 P1 M/ o5 T, y& f' q
    %生成初始解空间,这样可以比逐步分配空间运行快一些; O# X" {' z: S6 M8 h, e
    TracePath=zeros(1e3,m);* e7 Q/ \3 b! u* }( |
    Distance=inf*zeros(1,1e3);
    ( x+ ?7 [( y+ B: ?- l+ i  b& Y& |0 A( H
    D = sqrt((CityPosition( :,  ones(1,m)) - CityPosition( :,  ones(1,m))').^2 +...
    6 o9 c5 a, V! W+ S' I- w( u. J    (CityPosition( : ,2*ones(1,m)) - CityPosition( :,2*ones(1,m))').^2 );- R" |, R3 ^6 L: q/ m
    %将城市的坐标矩阵转换为邻接矩阵(城市间距离矩阵)
    1 u7 P; Z+ }. t% |, l& J8 afor i=1:pn
    ( m7 J+ C1 U: W6 U% D+ W2 a% T    path(i,:)=randperm(m);%构造一个初始可行解! _6 M0 n& X# P9 r
    end
    : w$ V  |3 M! Y! Gt=zeros(1,pn);# o# V3 Y" v6 x* J
    p2=zeros(1,m);+ w8 A, A  w: e4 Q
    0 m- O, `% b$ i2 r3 [7 @
    iter_max=100;%input('请输入固定温度下最大迭代次数iter_max=' );
    : P! V' G9 I: [, \m_max=5;%input('请输入固定温度下目标函数值允许的最大连续未改进次数m_nax=' ) ;
    5 W$ T! E8 r8 M3 t%如果考虑到降温初期新解被吸收概率较大,容易陷入局部最优
    " K9 `# ?2 F0 a2 a8 ~! G%而随着降温的进行新解被吸收的概率逐渐减少,又难以跳出局限( z# [6 V" q* ~) ^
    %人为的使初期 iter_max,m_max 较小,然后使之随温度降低而逐步增大,可能8 \+ d, X$ n1 K4 f  p
    %会收到到比较好的效果
    # P+ U/ b4 P+ s( F4 a
    0 z; W( i* j9 K8 fT=1e5;
    ; n3 K8 O! V' F  `% q/ JN=1;
    8 T4 L0 E0 U2 W+ N1 ntau=1e-5;%input('请输入最低温度tau=' );  q. U) f7 }3 F. V4 f
    %nn=ceil(log10(tau/T)/log10(0.9));/ ?- V! T( g8 c) Q4 M& j$ a
    while  T>=tau%&m_num<m_max          2 k0 U$ m$ f0 R2 C' g8 C( b
           iter_num=1;%某固定温度下迭代计数器
    * d5 Q- M9 C* U% {; l       m_num=1;%某固定温度下目标函数值连续未改进次数计算器
    0 U2 i7 Z+ L  l. }: D. x' }       %iter_max=100;
    ! \$ a1 z) A( Q6 w       %m_max=10;%ceil(10+0.5*nn-0.3*N);! L! g0 m0 w7 G2 t) ^+ U# a: I. |/ |
           while m_num<m_max&iter_num<iter_max
    * i# N0 H4 p. n  c, G& D7 J        %MRRTT(Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, Teller)过程:
    * d& ?+ _1 ^; \             %用任意启发式算法在path的领域N(path)中找出新的更优解  W  `0 U1 C& P7 A
                 for i=1:pn
    ! o/ k; q6 U8 d4 t8 m6 P5 q                 Len1(i)=sum([D(path(i,1:m-1)+m*(path(i,2:m)-1)) D(path(i,m)+m*(path(i,1)-1))]);; T7 ]0 C" |! C2 A/ l8 j: |- b
    %计算一次行遍所有城市的总路程 2 N3 J6 N+ s! M
                     [path2(i,: )]=ChangePath2(path(i,: ),m);%更新路线' X! G' ?" ^+ o- m
                     Len2(i)=sum([D(path2(i,1:m-1)+m*(path2(i,2:m)-1)) D(path2(i,m)+m*(path2(i,1)-1))]);0 M, I3 e; x- v7 R
                 end  S: }% W5 V0 e4 P0 _1 m
                 %Len1
    $ ~* `" t5 I3 f! b3 g# @             %Len2* W; H$ u7 F0 B! ^! i$ {; n6 K
                 %if Len2-Len1<0|exp((Len1-Len2)/(T))>rand1 e+ b5 e; ?. X$ ]/ Y
                 R=rand(1,pn);$ J0 d/ d1 ?9 ^# o# K( x
                 %Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R/ N" n1 t2 C+ T5 I. c8 G. L9 A* @
                 if find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0)
    3 R" i4 c0 H# \* P. d" @; l                 path(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : )=path2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : );
    + x+ ]! s* e, z2 v! }; ?                 Len1(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0))=Len2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0));7 \  ?* d6 q6 H! g# p8 O
                     [TempMinD,TempIndex]=min(Len1);" J! b" K8 x9 n  Z* @1 g
                     %TempMinD$ v( [" F0 Q; t7 y4 s9 @/ R
                     TracePath(N,: )=path(TempIndex,: );$ s, M1 r1 [9 t" d5 Q% m9 o
                     Distance(N,: )=TempMinD;
    # f+ R7 p6 W, K4 z4 ]- W                 N=N+1;
    + v: _) }" \) \- `1 X                 %T=T*0.9
    4 I  `% i* G: ^" }3 i4 v' g                 m_num=0;
    4 m' t7 u5 p5 U4 T: G$ e% d) {5 n             else
    0 _2 x( h; R$ `3 t: X# |                 m_num=m_num+1;* l$ A& i5 \. L. C8 W9 f8 P
                 end4 g) @! p8 ?9 v7 |  ]; f1 i
                 iter_num=iter_num+1;
    + ~9 |7 L8 i2 T5 H$ H' i         end  u9 A/ C3 w  b( f2 q* L- c
             T=T*0.9
    ' z: w7 m# C$ N9 h9 S) u%m_num,iter_num,N$ J8 n* F  b4 _* Q
    end & X" \; I/ ?8 B; S5 N" Q7 K9 t1 O
    [MinD,Index]=min(Distance);
    . n, q& h6 X. \2 t' pBestPath=TracePath(Index,: );* r& f7 m! P8 s- \
    disp(MinD)
    $ D* ?" m8 S. q# A%T1=clock
    # u1 x  l2 t5 _( Z: d3 l$ n' N                                                                                                                                                                                                           
    $ o; [9 o) a' C; O- K                                                                                                                              + w9 X: M+ C2 h2 q& g9 R8 g
    %更新路线子程序                                                                                                                                               
    + W: f% y- N  g- V  t* mfunction [p2]=ChangePath2(p1,CityNum)
    ( e2 v3 E0 Q) T' n2 R+ @7 Aglobal p2;
    $ S8 s& ~3 c# f) \; w) W# E* cwhile(1)
    . @, w- m/ ^/ x! Z     R=unidrnd(CityNum,1,2);; ~( H% w; n  T2 ]
         if abs(R(1)-R(2))>1  S* x* M; n+ R9 q
             break;. I- n" J8 U, w, v
         end* \# Y& K+ ^- A' R4 i* C" V  e# D: S8 V
    end
    6 Q3 [, M% e# v# r' JR=unidrnd(CityNum,1,2);
    # j$ z; d  j9 ?# y2 i" XI=R(1);J=R(2);
    , S4 ]0 E7 a) ?: y( c%len1=D(p(I),p(J))+D(p(I+1),p(J+1));! R( e1 _6 g7 ~4 f
    %len2=D(p(I),p(I+1))+D(p(J),p(J+1));
    " y( l" ]% R& d6 i: \- ^# mif I<J( I: p$ T3 w4 H& R
       p2(1:I)=p1(1:I);
    ; Y+ Y! m6 F' w% D/ V8 l   p2(I+1:J)=p1(J:-1:I+1);
    9 M" X) h! P& h- N  m   p2(J+1:CityNum)=p1(J+1:CityNum);
    2 @4 E8 W3 W9 O2 _$ Q% U. kelse( }. Q3 J! v2 x# y0 v9 h
       p2(1:J)=p1(1:J);0 X9 i6 h7 H$ p- P* k& Y2 M8 {
       p2(J+1:I)=p1(I:-1:J+1);
    4 a1 t: [/ c1 J% m% t8 v" l9 s: A   p2(I+1:CityNum)=p1(I+1:CityNum);- x( \4 |) I. S) V0 Y% h# |8 r
    end
    / f. ^" p8 c! n
    $ ]8 d; V% D; [7 s& Z8 Q  h六 遗传 算                                                                                                                                                                  法程序:7 N7 r; u" q! B' D3 U! w; I
       说明:    为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!
    " h) b/ x! \% m! [9 l" E" K
    5 ?# ~8 \( |2 [, O4 Ffunction [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options)) _8 R" m, `* u3 _6 t4 A) N
    % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) . w- K7 b9 o2 E6 A% L
    % Finds a  maximum of a function of several variables.
    # r7 }" \. O+ a8 u6 [( g2 |% fmaxga solves problems of the form:  % C5 A4 K# x- w* y( b
    %      max F(X)  subject to:  LB <= X <= UB                            . W" G; V; C) z6 o! I
    %  BestPop       - 最优的群体即为最优的染色体群2 _! E6 \, V6 G" T1 ]
    %  Trace         - 最佳染色体所对应的目标函数值
    - {% f7 E1 P. U, X%  FUN           - 目标函数. c+ E& n# o2 o4 w  q6 C& L9 T& Q
    %  LB            - 自变量下限
    # ~& U/ _0 k6 H3 u( z3 x/ T8 v%  UB            - 自变量上限; F0 z+ e- n$ R/ Z) k
    %  eranum        - 种群的代数,取100--1000(默认200)3 Q# Z6 U( |. D" E; U! ]
    %  popsize       - 每一代种群的规模;此可取50--200(默认100)
    % @0 l) j4 }. w0 V( ^  S" q& ~%  pcross        - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8)
    * |  D# T# b- M) {6 |%  pmutation     - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1)6 X& b' S( X& \; {! W
    %  pInversion    - 倒位概率,一般取0.05-0.3之间较好(默认0.2)
    ; j/ s3 z* I. V: A%  options       - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编
      S) {3 B6 n& q5 }# z) l2 w%码,option(2)设定求解精度(默认1e-4)9 D$ f$ t" M3 ?4 `# a1 @$ a7 W
    %- h0 C4 R& P% R3 W# x# \
    %  ------------------------------------------------------------------------
    6 y; j4 T; z% l; h' M
    6 Q, r0 H( Z+ r( ^T1=clock;/ R% e& o, Y0 o
    if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end7 }$ v% K6 Y: b* i  M% g. \
    if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    8 j" c) w8 ?* k8 M  ^7 Qif nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end& d7 I5 c9 v. x' V' P0 [
    if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end1 C. Q( H6 _' C% T$ I$ O" w. w8 x8 [
    if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    1 G: h, V5 u& s1 `1 rif nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end. Z9 G) {/ p8 w! u1 ~4 e
    if find((LB-UB)>0)
    0 Z. T% L) W& c+ m   error('数据输入错误,请重新输入(LB<UB):');" Y3 S, D9 @. t5 S2 V4 _7 P
    end
    4 x/ t4 E- l; |  V( Y, Qs=sprintf('程序运行需要约%.4f 秒钟时间,请稍等......',(eranum*popsize/1000));
    2 e; i+ ]8 {9 t7 w$ Tdisp(s);
    ; V) e1 C3 t/ G& x: L& o9 k$ w3 @5 q; t$ j! I) c8 t! f! o
    global m n NewPop children1 children2 VarNum
    ; Q5 N$ s  Z2 B3 V2 U) N8 b4 e: A0 _6 n/ c' K
    bounds=[LB;UB]';bits=[];VarNum=size(bounds,1);
    ( ]' k4 P" H$ m8 z% v8 Z# y0 jprecision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度' K( S! l# B( H
    bits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))' ./ precision));%由设定精度划分区间
    8 }: f7 k; A' U. {2 A. B# A[Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群# s# |$ G$ N- C( |0 x
    [m,n]=size(Pop);
    $ j; w6 e; g0 n- p8 B) gNewPop=zeros(m,n);3 a2 g' z. I) S9 F; S1 p
    children1=zeros(1,n);9 j# R& ?) C0 n+ z5 L. {) B
    children2=zeros(1,n);
    3 o# F9 K) R4 H  @9 z7 g# tpm0=pMutation;' ?( c1 u# r5 j& O1 j% w, W0 Z
    BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间BestPop,Trace
    ' `- D2 e# ^* `Trace=zeros(eranum,length(bits)+1);" Z) f7 A. Y" L
    i=1;
    8 E4 h4 g& R: U$ i% e, P9 {while i<=eranum% ]$ g, l& a( M
        for j=1:m
    / j0 B1 l1 j! q( t; e        value(j)=feval(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适应度" D, t2 X& e% x+ o
        end$ u. N. d7 w9 r8 ?) E- x5 X# _- ]8 R
        [MaxValue,Index]=max(value);
    " L8 M( S9 U" c- o    BestPop(i,:)=Pop(Index,:);8 S' D6 l, P# |/ B$ q( v6 E# x
        Trace(i,1)=MaxValue;
    0 X& W9 D& `3 g$ y  Y2 G8 \8 z    Trace(i,(2:length(bits)+1))=b2f(BestPop(i,:),bounds,bits);, P. }3 h  c. N/ c
        [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,Pop,bounds,bits);%非线性排名选择
    / t' `5 B& h3 b2 Q3 z9 q2 O: {" [[CrossOverPop]=CrossOver(selectpop,pCross,round(unidrnd(eranum-i)/eranum));
    : n( Q5 Q, ^9 f* @+ I, e%采用多点交叉和均匀交叉,且逐步增大均匀交叉的概率
    1 d  N) R5 N8 e& d! ^    %round(unidrnd(eranum-i)/eranum)
    1 P9 `7 I! s+ i+ o& e. i4 N    [MutationPop]=Mutation(CrossOverPop,pMutation,VarNum);%变异
    * L7 C7 F; H% L    [InversionPop]=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位- j9 r; u/ K; P4 O; F+ y" x, \
        Pop=InversionPop;%更新
    $ R; F& T9 d' b/ npMutation=pm0+(i^4)*(pCross/3-pm0)/(eranum^4);
    % L4 z$ p) ^- p. ]. S9 ?" j% ~%随着种群向前进化,逐步增大变异率至1/2交叉率
    ( o% u3 u: t6 L1 y& E    p(i)=pMutation;
    ; C0 b9 {* D$ ]9 j    i=i+1;
    % Q  K5 Q- o% fend, E- Z; {# X! |
    t=1:eranum;
    - p2 U1 D6 @6 r- cplot(t,Trace(:,1)');* G* k1 X6 Y, f2 T8 i0 u. b! |( e/ t
    title('函数优化的遗传算法');xlabel('进化世代数(eranum)');ylabel('每一代最优适应度(maxfitness)');& @! E( R( S- x# C0 n  F& W" ?  _1 N
    [MaxFval,I]=max(Trace(:,1));% {' E* u1 B+ q" i. l
    X=Trace(I,(2:length(bits)+1));' L! _( F1 [* Y1 C/ s
    hold on;  plot(I,MaxFval,'*');* b; i) t: ?! W( Z( ]; f, G
    text(I+5,MaxFval,['FMAX=' num2str(MaxFval)]);
    4 q# R4 t, O+ e  [str1=sprintf('进化到 %d 代 ,自变量为 %s 时,得本次求解的最优值 %f\n对应染色体是:%s',I,num2str(X),MaxFval,num2str(BestPop(I,:)));, u+ J6 J% W2 M6 u3 x4 O
    disp(str1);# f/ ]1 o% L- X3 r( x6 W
    %figure(2);plot(t,p);%绘制变异值增大过程
    : R( g4 ]  U, V5 e/ ]$ GT2=clock;
    6 h0 t- e0 P% Zelapsed_time=T2-T1;
    2 p/ b$ Z; H' i5 Y% c$ Fif elapsed_time(6)<0
    2 D; }4 ]) K8 T" Y0 k    elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60; elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1;$ D) v( u  \7 m! \" J2 b
    end  z4 m# s" Z  |( M" F' n
    if elapsed_time(5)<0
    ; H; O: n4 ^% w+ l( l" q3 K9 x9 [    elapsed_time(5)=elapsed_time(5)+60;elapsed_time(4)=elapsed_time(4)-1;9 Y- q( l) J) Y; E
    end  %像这种程序当然不考虑运行上小时啦% }& W4 n& w! {9 B& k8 [9 N
    str2=sprintf('程序运行耗时 %d 小时 %d 分钟 %.4f 秒',elapsed_time(4),elapsed_time(5),elapsed_time(6));) v3 t1 C$ ~' ^4 h' t  X
    disp(str2);
    - u9 W* w- I& |6 R# I$ ?0 Y7 A
    0 J$ H5 Y' {+ U7 |  x2 P/ b+ s3 B2 G" J0 H7 |: h
    %初始化种群$ D' q0 e' A% T- x+ z1 _
    %采用二进制Gray编码,其目的是为了克服二进制编码的Hamming悬崖缺点. d) L2 ^  H1 ?" i- j2 ?
    function [initpop]=InitPopGray(popsize,bits)
    5 q4 ?) [4 p! j5 T/ s( zlen=sum(bits);. n; c+ E  e9 ^& _" g' W# O
    initpop=zeros(popsize,len);%The whole zero encoding individual
    / k2 E, E; V! l! Kfor i=2:popsize-1
    . x( q; |( C$ H! x- N! [- p) t# V    pop=round(rand(1,len));
    % d* y) D. X( Q/ U- s# [6 H    pop=mod(([0 pop]+[pop 0]),2);
    2 G" l/ U, L& ~2 a; p& k' T    %i=1时,b(1)=a(1);i>1时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2)
    ! a2 D* L! X) q1 x: C( _: Q    %其中原二进制串:a(1)a(2)...a(n),Gray串:b(1)b(2)...b(n)9 S8 t0 Y1 t: x9 B( F1 h
        initpop(i,:)=pop(1:end-1);# r- o4 ]! w( {- ]! e: f1 m
    end
    * B2 A3 i9 u4 I! Yinitpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individual' G  C, j' |. u$ k3 |! ?" R& D& ^
    %解码! N9 B/ a/ \1 X! F. t4 O$ M! C: J

    % j) s1 e+ P( K1 `2 k0 lfunction [fval] = b2f(bval,bounds,bits)$ ~) d- c; n% ]) g3 E6 M) a% ^" h
    % fval   - 表征各变量的十进制数
    6 @1 C; `# v; p. I$ f% bval   - 表征各变量的二进制编码串4 b9 E( j) n% a( c, J
    % bounds - 各变量的取值范围
    3 S: }  r" o- k- E) E" |% bits   - 各变量的二进制编码长度7 X7 j$ E+ X4 z! c3 S/ r4 i5 S' ~
    scale=(bounds(:,2)-bounds(:,1))'./(2.^bits-1); %The range of the variables& Z" K& J/ t* S* J
    numV=size(bounds,1);- a$ n8 N$ H( M  l8 D6 Z
    cs=[0 cumsum(bits)];
    3 d  {) u# X2 i$ N3 `for i=1:numV) u: a& u# N% X7 z4 _! @- Z: H+ K
      a=bval((cs(i)+1):cs(i+1));
    4 D7 ?: r- J) A5 s  fval(i)=sum(2.^(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1);
    . r0 Y  C8 ?: i/ T9 |end
    2 A9 ~8 g- E) A%选择操作
    6 m: s4 b  [. J, o8 y%采用基于轮盘赌法的非线性排名选择
    ( Y1 ^, L: Z; y" n%各个体成员按适应值从大到小分配选择概率:
    + E. {( d. R0 u3 E/ d4 p" \8 G# v%P(i)=(q/1-(1-q)^n)*(1-q)^i,  其中 P(0)>P(1)>...>P(n), sum(P(i))=1+ H' L7 i* P5 M2 Y

    + w, X5 d; u- f% Q% Mfunction [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,pop,bounds,bits)( f; Y2 F, j: y& [, U8 w8 h
    global m n1 h8 B  m# ~3 v6 ]
    selectpop=zeros(m,n);8 W7 K- i2 i2 I; [
    fit=zeros(m,1);* P4 v" \$ S6 z$ y8 @2 |; ^
    for i=1:m7 t5 e- a2 `0 [5 f  @2 M: ~
        fit(i)=feval(FUN(1,:),(b2f(pop(i,:),bounds,bits)));%以函数值为适应值做排名依据
    & \- _! W  b1 }6 `9 ~  h1 eend1 S( }; t+ @- K! A8 j
    selectprob=fit/sum(fit);%计算各个体相对适应度(0,1)
    ) `0 {$ e  Z7 |* zq=max(selectprob);%选择最优的概率  E7 \) T7 m- p
    x=zeros(m,2);
    0 ?1 O* E3 N5 q# z& a. Lx(:,1)=[m:-1:1]';& E  b+ E$ K3 z: j' Q0 b1 s
    [y x(:,2)]=sort(selectprob);
    / X" w* J, I) d. v, w3 t1 |9 Mr=q/(1-(1-q)^m);%标准分布基值
    0 u2 L" n6 @9 enewfit(x(:,2))=r*(1-q).^(x(:,1)-1);%生成选择概率
    , J* G+ u4 S3 h& ^' B9 d; U! u# @( tnewfit=cumsum(newfit);%计算各选择概率之和
    & g" v3 r0 r; E, g9 I* nrNums=sort(rand(m,1));1 o! i% F$ N7 M1 P+ \
    fitIn=1;newIn=1;/ z- C7 w( S" Y' i/ n0 q
    while newIn<=m
      R5 E  _' K* B0 a% j    if rNums(newIn)<newfit(fitIn)  S7 y: Y* s6 S
            selectpop(newIn,:)=pop(fitIn,:);3 t0 M: z; J& {7 l' G
            newIn=newIn+1;
    & T! F6 J3 S, ?( e    else
    ( T# N' x9 n+ U! t5 A        fitIn=fitIn+1;" g/ K# M$ `7 B9 H  Z2 S# F2 f9 E
        end
    " Z6 f5 U6 J9 s3 L; {& s; j& L; Z% vend
    ( g0 [- m7 f6 `% I  c%交叉操作0 l% @$ w' s% [
    function [NewPop]=CrossOver(OldPop,pCross,opts)3 b) u+ I; |, d% f
    %OldPop为父代种群,pcross为交叉概率
    8 ^7 i  F" w- Y! V8 H0 _global m n NewPop
    * Q/ Z6 c" I# q  p- b( `r=rand(1,m);  W( q' p" h/ |+ e- V6 _$ i+ K
    y1=find(r<pCross);
    7 Q3 v7 ^2 u, }" yy2=find(r>=pCross);
    1 l/ O& v, m% v! b, Q5 w* _& ilen=length(y1);' |/ p4 E- A  l  o9 R4 P( h1 c% [
    if len>2&mod(len,2)==1%如果用来进行交叉的染色体的条数为奇数,将其调整为偶数
    ; L) n4 `) s- B6 F    y2(length(y2)+1)=y1(len);8 ?  l# W; D- @
        y1(len)=[];
    " I. D& p; \2 {, Q. ~end$ U3 f" |. J& `; {! o
    if length(y1)>=23 u) t6 {( [8 Z& V
       for i=0:2:length(y1)-21 Q/ A4 S' X+ d8 \, t8 }9 Q6 ]# {4 T# f
           if opts==09 n) U& N! S0 o8 C+ r* u
               [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=EqualCrossOver(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));7 p* i8 U* [: A8 Y) W: n
           else+ E* V( {, f* v! z) \( i
               [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=MultiPointCross(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));
    7 C! z* ^) T" u1 U5 P       end
    3 S1 k6 A/ a' N, e7 t/ w1 ~5 T   end       N& g4 u$ e' p# A' z7 T8 c; X
    end) E5 s9 l0 R" M& _" @4 j# R9 v. S
    NewPop(y2,:)=OldPop(y2,:);
    3 B# l/ r2 E( @0 \; ~+ T( y  ^  \
    ; n& h7 C: b1 m$ l7 r%采用均匀交叉 5 @5 t3 g6 l8 [
    function [children1,children2]=EqualCrossOver(parent1,parent2)/ F* x0 c, i0 m4 s# @" }: z

    9 ^, U1 w2 A& ?% Z4 {2 k2 @global n children1 children2
    8 ~$ X9 H0 @8 ^% chidecode=round(rand(1,n));%随机生成掩码
    * G9 z6 X& L  k1 _; _  vcrossposition=find(hidecode==1);
    ( ]- a" m! @5 ]' Uholdposition=find(hidecode==0);' s2 E4 U" X* v$ I+ O
    children1(crossposition)=parent1(crossposition);%掩码为1,父1为子1提供基因
    # E5 R) J& \: Y: h( {, cchildren1(holdposition)=parent2(holdposition);%掩码为0,父2为子1提供基因" o! D# p! a/ n# W# K
    children2(crossposition)=parent2(crossposition);%掩码为1,父2为子2提供基因
    ( B/ [; J9 w1 {( o! O# g2 l8 Lchildren2(holdposition)=parent1(holdposition);%掩码为0,父1为子2提供基因
    9 [' c+ m9 c8 X) X$ ~
    ' M1 i# e0 q6 A, v7 ~4 t: j7 a1 @%采用多点交叉,交叉点数由变量数决定! W3 v  f0 G- J/ e/ z# x1 O7 Y2 I

    : P1 B% e- G+ G- U  B, I8 ]$ D' ]function [Children1,Children2]=MultiPointCross(Parent1,Parent2)- X8 N8 H- Y  Z3 J+ W" v6 b

    2 @# L' `5 P) ?8 D( Rglobal n Children1 Children2 VarNum
    9 r. H+ `. \, q. K- T- F" SChildren1=Parent1;2 {/ i% J9 t$ q+ Y$ K! \- N
    Children2=Parent2;! A6 E2 x! J- X6 @! }' ]
    Points=sort(unidrnd(n,1,2*VarNum));
    5 a( q  p) S3 v2 E! wfor i=1:VarNum: K8 c2 }0 H) K8 I! q
        Children1(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent2(Points(2*i-1):Points(2*i));9 G1 e+ s: P6 \. n( i0 H( Q3 s
        Children2(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent1(Points(2*i-1):Points(2*i));  V8 A0 k! K  E' N3 D+ G
    end6 P. t8 t1 Q1 f* Q2 }1 n
      A: A, z$ b# e9 c# B) a' J
    %变异操作# T4 E" R  ]! J0 S8 S3 `9 S
    function [NewPop]=Mutation(OldPop,pMutation,VarNum)" N; T- e  N/ Q9 _: ~7 I  [
    * p$ ]( `" z! t/ G& g
    global m n NewPop& H7 }  T  Q9 b
    r=rand(1,m);
    ; h; A* N2 ^* R8 I. U  ~% @position=find(r<=pMutation);
    8 E7 Y( Q1 ^5 P: J1 m, Z0 s& H' ulen=length(position);6 q' b' \8 @( Q5 [  H1 j; Y5 y
    if len>=1
    , p' b# j' w7 D4 R" Q   for i=1:len$ k9 n/ e# ?/ U
           k=unidrnd(n,1,VarNum); %设置变异点数,一般设置1点' X4 j' n' m/ J7 H4 r% O
           for j=1:length(k)
    ' X% O9 G, F& o' j6 P: i           if OldPop(position(i),k(j))==10 k( f1 u+ Z; A1 |
                  OldPop(position(i),k(j))=0;( E; I; D' {. n- y
               else
    ) J5 I" h/ t4 z) I! k. K              OldPop(position(i),k(j))=1;0 I0 Y, p; y% C
               end4 h; N& q! E" v& m
           end
    ' F) t. l" m/ I5 n   end! ^( `$ A9 `; F8 M
    end
    2 R1 j9 p9 F* ]4 ]2 YNewPop=OldPop;
      r! g# W- N: \! g- D
    . R; A3 w) v' Q" W1 x! V: B* z' U%倒位操作
    + \& e- {  O( k& f! K. _; _
    , O& ~- i8 C- S! ]: a) X/ Nfunction [NewPop]=Inversion(OldPop,pInversion)( y% O; N( W# }1 r. J4 n4 h

    1 \8 I9 h7 Y, O% `$ ~8 ]7 Y5 V' Fglobal m n NewPop
    ' t7 C* X* i& _; M+ d: u( LNewPop=OldPop;
    7 _, K, h, u: ?- fr=rand(1,m);- A! e& R) L$ x2 W+ R
    PopIn=find(r<=pInversion);- Z- r1 H0 a6 s- p! I
    len=length(PopIn);
    & l9 K# W4 J2 [1 D. r) dif len>=1
    3 V: e$ h! S9 z3 f0 n    for i=1:len6 v: \; s; E) _; X9 T' e% A
            d=sort(unidrnd(n,1,2));4 k* r& r0 }4 y
            if d(1)~=1&d(2)~=n
    4 c. `: r& E/ U% |8 p& a           NewPop(PopIn(i),1:d(1)-1)=OldPop(PopIn(i),1:d(1)-1);& r5 k$ Z. A$ f0 ?3 X
               NewPop(PopIn(i),d(1):d(2))=OldPop(PopIn(i),d(2):-1:d(1));
    . o1 ]% x* Y- d: [           NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n);
    ) q. x# L0 `* ~+ c- s6 \( n8 ]       end' u/ O& }# _+ a: {2 l0 V
       end4 z: O$ ]% F6 c  [0 m1 a
    end
    , q: q8 [' [) L) X% S. M# z5 }3 y* D) E, R# H2 k
    七 径向基神经网络训练程序& q' m: y( O7 O2 m

    . z+ U* i; i3 ~' c9 N' U% Pclear all;
    6 x- N- b+ K* Q* A: Rclc;
    6 \3 ]1 X: O2 {) s9 F%newrb 建立一个径向基函数神经网络) n& H' V, K: ^- O# N' k
    p=0:0.1:1; %输入矢量- a) y1 {. T3 m/ \1 t" {3 s3 h
    t=[0 -1 0 1 1 0 -1 0 0 1 1 ];%目标矢量
    1 L4 S6 \$ U: n- S$ ^+ V5 Lgoal=0.01; %误差
    9 G. W3 O3 p& B, f% ksp=1; %扩展常数
    ) r. T* c6 U5 E& T* E! ^' U, wmn=100;%神经元的最多个数
    9 A. t' m* p* Rdf=1; %训练过程的显示频率
    ' N, Q" Y; T! N; N* W' a# [# j[net,tr]=newrb(p,t,goal,sp,mn,df); %创建一个径向基函数网络
      e( H2 q  e- ], B% [net,tr]=train(net,p); %调用traingdm算法训练网络
    3 K- X. P& `9 z7 T+ W; v%对网络进行仿真,并绘制样本数据和网络输出图形
    ! i2 z0 v- E1 F  l- P: XA=sim(net,p);6 O, ?- C( v& @2 z2 \/ i
    E=t-A;- ?$ }% c* _1 C# C4 d7 ]2 v
    sse=sse(E);& {& h# d  U+ C& m+ T$ y
    figure;
    . P1 E( g6 U; j1 H8 l8 Gplot(p,t,'r-+',p,A,'b-*');# i- F" r! Y3 j- T* J
    legend('输入数据曲线','训练输出曲线');
    ; s$ o4 c& P. f9 M. hecho off
    9 W1 e# z8 _" j0 I9 b. U: U# R% w& G$ b' o9 B
    说明:newrb函数本来 在创建新的网络的时候就进行了训练!" O7 M2 v' ^3 k: Z% |  f& J
    每次训练都增加一个神经元,都能最大程度得降低误差,如果未达到精度要求,* J- ^4 N0 t5 d! l3 \- B' `
    那么继续增加神经元,程序终止条件是满足精度要求或者达到最大神经元的数目.关键的一个常数是spread(即散布常数的设置,扩展常数的设置).不能对创建的net调用train函数进行训练!
    ) o- C6 l  I: o; @2 z; A! \  `# B3 s, s
    : m& C' b+ V( `5 B9 c1 k  D9 C' U% w
    # X# q$ Y$ J7 c3 v8 r' o& U: v  c训练结果显示:
    & ]4 L" d9 a! ^1 K1 Z* FNEWRB, neurons = 0, SSE = 5.0973  [/ h" S/ i+ `: q4 S4 i
    NEWRB, neurons = 2, SSE = 4.871391 Q! ^9 i9 N1 F% p0 S( C2 ]9 Z
    NEWRB, neurons = 3, SSE = 3.61176  x7 H% F( J3 x/ X
    NEWRB, neurons = 4, SSE = 3.4875/ [: L! g7 T6 d% U4 ]
    NEWRB, neurons = 5, SSE = 0.534217
      L' F) S! l1 I) _. oNEWRB, neurons = 6, SSE = 0.517857 L/ x8 L- x8 y6 a/ ^
    NEWRB, neurons = 7, SSE = 0.434259  R8 }4 ~: m) I7 Q  J$ E
    NEWRB, neurons = 8, SSE = 0.341518, W" g3 f! l; U; g. @# L
    NEWRB, neurons = 9, SSE = 0.341519$ B# C3 S5 P& k& K
    NEWRB, neurons = 10, SSE = 0.00257832
    + {( E  U  @* ^. z. _1 b. E/ ?2 U/ B
    八 删除当前路径下所有的带后缀.asv的文件3 A2 m) b& j1 m' L) o. ~4 E
    说明:该程序具有很好的移植性,用户可以根据自己地
    ! A; T: [+ B5 @, `要求修改程序,删除不同后缀类型的文件! 5 ]; c  [$ _9 Q' }) y8 W( `
    function delete_asv(bpath)
    5 L5 L2 m0 m0 E8 u; g%If bpath is not specified,it lists all the asv files in the current2 e. ~; d. L" L$ \, D
    %directory and will delete all the file with asv
    1 m3 [; H4 [- S& N/ ?9 M4 e: M% Example:% H: }) O1 G+ r1 Q* _
    %    delete_asv('*.asv') will delete the file with name *.asv;
    , _! {! a8 b& U0 ^%    delete_asv will delete all the file with .asv., F% U7 j! n4 u

    8 z; e0 x0 W' a, Gif nargin < 1
    & \2 R, m3 \3 U  v: C" u%list all the asv file in the current directory
    ! H( G" f: V5 v9 x    files=dir('*.asv');3 J8 I: k% Q) f8 _% [
    else
    ( _4 C0 ?) _9 a! `% find the exact file in the path of bpath
    ' o7 ^; d# R, K2 ?7 h  n    [pathstr,name] = fileparts(bpath);) g" q) `9 N+ S; u' y
        if exist(bpath,'dir')
    5 O4 M6 p) e- k3 R# U        name = [name '\*'];9 i' x- D- \9 r) f4 E
        end3 a) ], F1 y6 `7 H- e& D+ [4 k, [
        ext = '.asv';
    & J" Y, b' X. p9 d' E    files=dir(fullfile(pathstr,[name ext]));
    7 @2 J0 Y! G0 X' j) jend/ b9 l- H* F0 M( R

    ; I5 k! {4 r4 w; g  oif ~isempty(files)
    6 `7 v3 ^! E$ k    for i=1:size(files,1)
    & y2 U2 H$ T* f5 ?, n        title=files(i).name;6 b9 H, n! R" I! L* P, f! m" v& @
            delete(title);9 Z) i  J8 j" b% R( G
        end
    : n% z: T- I7 i' H+ p5 A1 Send' K$ C) B6 s% {4 y
    : V6 i3 m) o( n  b
    2 J% z( \+ q$ R$ g* M1 i4 U
    同样也可以在Matlab的窗口设置中取消保存.asv文件!: _5 A. A; @& F" }+ {  Z
    zan
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    楼主很强大 顶一个  估计明天 我要调试一天的程序了 吼吼 比赛加油

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    lihehe12121  恩恩呢嫩。。。  详情 回复 发表于 2013-7-27 15:05
    lihehe12121  厉害啊。。。。  发表于 2013-7-27 15:05
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