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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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遗传算法简介
6 e" W3 v+ P) F3 a: s7 G- ]( U遗传算法(Genetic Algorithms,简称 GA)是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索(寻优)算法,它是模拟自然界中的生命进化机制,在人工系统中实现特定目 标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术,根据适者生存的原则逐代进化,终 得到优解或准优解。它必须做以下操作:初始群体的产生、求每一个体的适应度、 根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对,通过随机交叉其染色 体的基因并随机变异某些染色体的基因后生成下一代群体,按此方法使群体逐代进化, 直到满足进化终止条件。其实现方法如下:
) C% q) a1 F' X+ E- e0 y$ j: b# a4 ~0 a7 p' v6 B2 V1 K
(1) 根据具体问题确定可行解域,确定一种编码方法,能用数值串或字符串表示 可行解域的每一解。 0 O& n/ T8 N3 x! T! O9 E- B$ z
4 g5 l- Z% _" B(2) 对每一解应有一个度量好坏的依据,它用一函数表示,叫做适应度函数,适应度函数应为非负函数。
6 O) T; s; i/ s- Y" J# v/ H2 I) ^- K+ i# \+ }2 n0 D# S! J
(3) 确定进化参数群体规模M 、交叉概率 、变异概率 、进化终止条件。
6 |6 H g' S. L; G* Q( V l
6 Y \0 P1 G1 u, d9 @为便于计算,一般来说,每一代群体的个体数目都取相等。群体规模越大、越容易找到优解,但由于受到计算机的运算能力的限制,群体规模越大,计算所需要的时 间也相应的增加。进化终止条件指的是当进化到什么时候结束,它可以设定到某一代进 化结束,也可能根据找出近似优是否满足精度要求来确定。表 2 列出了生物遗传概念 在遗传算法中的对应关系。
i: R! Z- U- d+ \2 w; V) @7 }8 P$ V2 g9 L
$ z: c* W, D! ?% @
/ w% m9 }# H2 M& X
2 模型及算法 我们用遗传算法研究 1.2 中的问题。 (1)研究 1.2 中同样的问题。 2 p$ z, j7 r0 O: S7 i7 ~8 x" s, I' X7 w
r9 Y. f6 C r: q
0 y: `3 X3 M8 x" e* e* B2 E: S+ O; C, J. j* M, q+ B& A
我方有一个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时。 我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地。在敌方每一目 标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我方飞机巡航时间可以充分长)。
3 k- n' ?/ g: e; f/ h" F- e2 j1 y* }/ w% M/ r! C% n) c
p/ t- X, ^$ D; L V6 F
% j& P/ j; c, ]% y问题(2)我方有三个基地,经度、纬度分别为(70,40),(72,45),(68,48)。假设我方 所有无人侦察机的速度都为 1000 公里/小时。三个基地各派出一架飞机侦察敌方目标, 怎样划分任务,才能使时间最短,且任务比较均衡。$ S# m- P# a; F" l! u* ]' V9 p
! u7 D( @1 C% `9 O2 z0 t+ _6 T0 V1 e
) Z' T+ L" [, \6 O1 S4 y
1 [/ c, _* s5 A6 j(2) 初始种群; ]/ C, f* l- `4 V* H. ~/ _
1 R9 I) T [/ j( d g; M. h* F
' r" ^2 V% v+ F p+ ?! j, p
$ M, H/ u$ U T# p(3) 目标函数. z* {/ h' T6 r+ _! U
+ P4 n" e; T' r1 p4 D" h: Z5 Y9 e
% ?1 `7 W* N4 T: |
(4) 交叉操作3 V% f# X; x% o; D9 _: r
f; f5 p$ p: V! @
! S- E7 c" g7 C0 y: m
9 e) d0 m/ Z% H: P交叉操作的方式有很多种选择,我们应该尽可能选取好的交叉方式,保证子代能继 承父代的优良特性。同时这里的交叉操作也蕴含了变异操作。 (5) 变异操作 % ?, ^' F( J0 n8 h: S
6 z/ @% s; A+ t b. @7 B& m(6) 选择 采用确定性的选择策略,也就是说选择目标函数值最小的 M 个个体进化到下一代,这 样可以保证父代的优良特性被保存下来。 2.3 模型求解及结论 编写 MATLAB 程序如下: 4 Q; m* G6 | K5 V# F Q
tic# E) O+ Q+ \ c. Q4 K, q
clc,clear
_. i( h( D1 s! F* L! A' tload sj.txt %加载敌方 100 个目标的数据+ x7 }3 M, a7 i) d+ B
x=sj(:,1:2:8);x=x(;3 G' Z. e. R# v0 o" T) M. Z
y=sj(:,2:2:8);y=y(;
' N8 t% Y7 A& n7 ~/ Z. ?sj=[x y];' k4 a9 x o7 @* A' c+ C
d1=[70,40];
& g- ~/ x4 @) B! F; ssj0=[d1;sj;d1];! _8 v( ?1 W( ]# J1 z3 {! F0 C
%距离矩阵 d+ _, [/ M E! ^
sj=sj0*pi/180;
' x% I: e! T2 N2 q7 f) R0 Hd=zeros(102);
- s7 V; @* k9 S& C' |* Bfor i=1:101
) g+ o0 x% D1 U for j=i+1:102
, L+ d3 c9 M( f9 I" X) q! } temp=cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2));
: ~5 }5 M, x, _' Z5 l d(i,j)=6370*acos(temp);
' n1 Q3 d$ M" o0 o5 Y end
. ^/ H' n! f3 A3 X, t) fend8 o1 H% S. e n( W& ?) b
d=d+d';L=102;w=50;dai=100;
5 A2 q2 U9 w# W6 L5 H7 w%通过改良圈算法选取优良父代 A
4 H, P8 N- M0 Tfor k=1:w& F- W9 l. r7 d7 X
c=randperm(100);
4 X+ Y5 w. Z9 Y, h" P c1=[1,c+1,102];
$ `* i, C& o# {) a m' [1 Z flag=1;
/ {; B+ {, l$ ?/ f while flag>0* E, Y! I9 V1 ~/ k1 F4 m8 }
flag=0;; Q, U! }( g7 }. A: p) `
for m=1-3
2 V: m( m7 W5 o4 y for n=m+2-1
2 I% w6 ?+ `( G( W4 N if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))
) n2 b- \4 {- _* x flag=1;1 C: l+ b) Y7 b9 w+ u
c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1);- R: {# H: y, v! w8 v! d
end+ t/ |. I, {. U6 T2 O
end
6 Q& I; Q9 A- E/ T* ` end3 z* D% K# |! v# o
end
. G7 A- @& D7 C/ x# k J(k,c1)=1:102;
% `3 x$ a+ f0 S oend7 B( N5 p6 `" i) m$ f, m4 | v. |
J=J/102;
2 H; F+ [3 A6 h3 y5 _4 r: QJ(:,1)=0;J(:,102)=1;2 R; I$ C3 w$ v" ]# D
rand('state',sum(clock));
9 x# U' _" Z5 Q) E) p1 g/ C%遗传算法实现过程
, D5 ]3 z9 E. l* S! Y# V/ m l( XA=J;+ o% V! } I* _ k1 p& B
for k=1:dai %产生 0~1 间随机数列进行编码
% V$ k' E! C7 M: u A3 I0 ^& p3 } B=A;+ C) P8 P1 z2 P5 T" k" G0 k
c=randperm(w);; @# r% a# M3 B* r& ?
%交配产生子代 B8 A3 p0 z X0 H6 D% y" h1 L
for i=1:2:w) C' _6 Q7 n7 R5 P' b
F=2+floor(100*rand(1));: }8 D* f0 Y! u! T
temp=B(c(i),F:102);, d, i5 f$ W: i7 R
B(c(i),F:102)=B(c(i+1),F:102);$ H) f% c9 N) r8 Z# ~% L% f
B(c(i+1),F:102)=temp;
; E: p3 E, I% N9 \# T0 e4 \ end
. [: @1 S4 _6 O%变异产生子代 C
2 H0 w+ s+ c9 aby=find(rand(1,w)<0.1);9 l% A6 k1 m8 s. W
if length(by)==0( }* U8 \0 G0 T6 {
by=floor(w*rand(1))+1;
7 I( ^7 K( p, p, ` E( bend
0 d1 Z, o+ \) j4 x- M- hC=A(by,;
* `' F V+ ~8 L( ^# KL3=length(by);
! p7 g4 U: Z8 c' v2 ^for j=13
. ^8 T2 w3 { v& I$ ^ bw=2+floor(100*rand(1,3));
! C0 s3 k0 J4 V! X1 c8 b bw=sort(bw);
) ~ G7 H0 r$ z' t( x C(j,=C(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]);$ t" F+ ?3 r; ? A9 i
end 8 k1 K/ |! ?' L- g% T
G=[A;B;C];
4 [5 s& b9 K+ j& C5 `0 e TL=size(G,1);% `6 e; G, \$ |: E
%在父代和子代中选择优良品种作为新的父代
, Q/ U6 ?2 }' S3 f [dd,IX]=sort(G,2);temp(1:TL)=0;5 n) N" }7 O; I m
for j=1:TL6 h% {. E0 c" j U) D9 p$ Z9 H
for i=1:101
) c& \3 p; _4 J) h" `6 y/ x temp(j)=temp(j)+d(IX(j,i),IX(j,i+1));+ y2 l3 M6 {) d# S
end
# m% x; f$ D4 _ S end
4 N2 u9 j% [9 d2 n& j [DZ,IZ]=sort(temp);
~ }, h% P$ B: G3 m; `1 C A=G(IZ(1:w),;
+ n4 g: ?" q$ l' M( fend& f G' y9 |: d- J6 @2 g
path=IX(IZ(1),
' m, K9 E5 E( f' D% C! k; J5 q, zlong=DZ(1)8 l5 G+ M, i! q
toc- {+ M2 i- Q2 |2 j
xx=sj0(path,1);yy=sj0(path,2);, u7 _- N& i/ W+ h/ _
plot(xx,yy,'-o')' x- C* z( {4 T; c, l& r2 B! i
0 T" h7 Q4 F# ~5 X& P6 [/ S
计算结果为 40 小时左右。其中的一个巡航路径如图 2 所示。
I/ b e" D6 ^, M+ j3 E
/ b# k' d' _9 I% p/ r0 ~% E
u# d6 l( r! x, q. I! E5 \# c3 a5 M e7 _; E0 g/ B
————————————————8 n& B" X+ d: |; e5 o. ^/ z
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+ w" W. {4 p9 u8 L# o原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89459503
1 k) c$ l! D2 Q( w+ m9 p" s- h( I7 q) g
$ y A4 U, W4 ~+ K, [# X8 b
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zan
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