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2025年1月三星9305(诺基亚603主题)
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诺基亚603主题贪心算法的基本思路？MATLAB遗传算法
遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息,遗传算法的优缺点优点：遗传算法是以决策变量的编码作为运算对象,⒋把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解,可以得到最优值end%找最好的染色体[bestfitnessbestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);%最好的Rǎn色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%染色体的平均Shì应度%记Lù每一代进Huà中最好的适应度和平均适应度trace=;%%进化开始fori=:maxgen%选择操作individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉操作individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);%变异操作individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[imaxgen],bound);%计算适应Duóforj=:sizepopx=individuals.chrom(j,:);individuals.fitness(j)=(x()*exp(-(x()^+x()^)));%-*exp(-.*sqrt((x()^+x()^)/))-exp((cos(*pi*x())+cos(*pi*x()))/)++.%-*exp(-.*sqrt((x()^+x()^)/))-exp((cos(*pi*x())+cos(*pi*x()))/)++.;end%找到最Xiǎo和最大适应度的Rǎn色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);%代替Shàng一次进Huà中最好的染色体ifbestfitness》newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitnessbestfitness];%记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%%结果显示[rc]=size(trace);figureplot([:r]’,trace(:,),’r-’,[:r]’,trace(:,),’b--’);title([’函数值曲线’’终止代数＝’numstr(maxgen)],’fontsize’,);xlabel(’进化代数’,’fontsize’,);ylabel(’函数值’,’fontsize’,);legend(’各代平均值’,’各代最佳值’,’fontsize’,);ylim([-.])disp(’函数值变量’);%窗口显示disp([bestfitnessx]);算法指什么,while能朝给定总目标前进Yī步do求出可行解的一个解元素,它的搜Suǒ过程是从一个具有多个个体的初始群体P()开始的,不涉及目标函Shù值求导求微分的Guò程,可惜不是最优解。
建立数学模型来描述问题⒉把求解的问题分成若干个子问题2025年1月三星9305(诺基亚603主题)。⒊对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。⒋把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。实现该算法的过程：从问题的某一初始解出发；while能朝给定总目标前进一步do求出可行解的一个解元素；由所有解元素组合成问题的一个可行解。下面是一个可以试用贪心算法解的题目，贪心解的确不错，可惜不是最优解。
MATLAB遗传算法
functionret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体，用于随机初Shǐ化一个种Qún%lenchrominput:染Sè体长度%boundinput:变量De取值范围%retoutput:染色体的编码值flag=;whileflag==pick=rand(,length(lenchrom));ret=bound(:,)’+(bound(:,)-bound(:,))’.*pick;%线性插值flag=test(lenchrom,bound,ret);%检验染色体的可行性endfunctionret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)%本函数完成交叉操作%pcorssinput:交叉概率%lenchrominput:染色Tǐ的长度%chrominput:染色体群%sizepopinput:种群规模%retoutput:Jiāo叉后的染Sè体fori=:sizepop%随机选择两个染色体进行交叉pick=rand(,);whileprod(pick)==pick=rand(,);endindex=ceil(pick.*sizepop);%交叉概率决定是否进Xíng交叉pick=rand;whilepick==pick=rand;endifpick》pcrosscontinue;endflag=;whileflag==%随机选择交叉位置pick=rand;whilepick==pick=rand;endpos=ceil(pick.*sum(lenchrom));%随机选择进行交叉De位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同pick=rand;%交叉开始v=chrom(index(),pos);v=chrom(index(),pos);chrom(index(),pos)=pick*v+(-pick)*v;chrom(index(),pos)=pick*v+(-pick)*v;%交叉结束flag=test(lenchrom,bound,chrom(index(),:));%检验染色体的可行性flag=test(lenchrom,bound,chrom(index(),:));%检验染色体的可行性ifflag*flag==flag=;elseflag=;end%如果两个染色体不是都Kè行，则重新交叉endendret=chrom;cllearall%warningoff%%遗传算Fǎ参数maxgen=;%进化代数sizepop=;%种群规模pcross=[.];%交叉概率pmutation=[.];%变异概率lenchrom=[];%变量字串长度bound=[-;-];%变量范围%%个体初始化individuals=struct(’fitness’,zeros(,sizepop),’chrom’,);%种群结构体avgfitness=;%种群平均适Yīng度bestfitness=;%种群最佳Shì应度bestchrom=;%适应度最好染色体%初Shǐ化种群fori=:sizepopindividuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);%随机产生个体x=individuals.chrom(i,:);individuals.fitness(i)=(x()*exp(-(x()^+x()^)));%-*exp(-.*sqrt((x()^+x()^)/))-exp((cos(*pi*x())+cos(*pi*x()))/)++.%这个是我的测试函数%如果有这个函数的话，可以得到最优值end%找最好的染色体[bestfitnessbestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);%最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%染色体的平均适应度%记录每一代进化Zhōng最好De适应度和平均适应度trace=;%%进化开始fori=:maxgen%选择操作individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉操作individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);%变Yì操作individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[imaxgen],bound);%计算Shì应度forj=:sizepopx=individuals.chrom(j,:);individuals.fitness(j)=(x()*exp(-(x()^+x()^)));%-*exp(-.*sqrt((x()^+x()^)/))-exp((cos(*pi*x())+cos(*pi*x()))/)++.%-*exp(-.*sqrt((x()^+x()^)/))-exp((cos(*pi*x())+cos(*pi*x()))/)++.;end%Zhǎo到最Xiǎo和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);%代替上一次进化中最好的染色体ifbestfitness》newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitnessbestfitness];%记录每一代Jìn化中最好的适Yīng度和Píng均适应度end%进化结束%%结果显示[rc]=si
ze(trace);figureplot([:r]’,trace(:,),’r-’,[:r]’,trace(:,),’b--’);title([’函数值曲线’’终止代数＝’numstr(maxgen)],’fontsize’,);xlabel(’进化代数’,’fontsize’,);ylabel(’函数值’,’fontsize’,);legend(’各代平均值’,’各代最佳值’,’fontsize’,);ylim([-.])disp(’函数值变量’);%窗Kǒu显示disp([bestfitnessx]);
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