非线性整数规划的遗传算法Matlab程序
非线性整数规划的遗传算法Matlab程序
(引自人工智能及数据挖掘论坛)
这是一个具有200个01决策变量的多目标非线性整数规划，编写优化的目标函数如下，其中将多目标转化为单目标采用简单的加权处理。 function Fitness=FITNESS(x,FARM,e,q,w)
%% 适应度函数
% 输入参数列表
% x 决策变量构成的4×50的0-1矩阵
% FARM 细胞结构存储的当前种群，它包含了个体x
% e 4×50的系数矩阵
% q 4×50的系数矩阵
% w 1×50的系数矩阵
%%
gamma=0.98;
N=length(FARM);%种群规模
F1=zeros(1,N);
F2=zeros(1,N);
for i=1:N
xx=FARM{i};
ppp=(1-xx)+(1-q).*xx;
F1(i)=sum(w.*prod(ppp));
F2(i)=sum(sum(e.*xx));
end
ppp=(1-x)+(1-q).*x;
f1=sum(w.*prod(ppp));
f2=sum(sum(e.*x));
Fitness=gamma*sum(min([sign(f1-F1);zeros(1,N)]))+(1-gamma)*sum(min([sign(f2-F2);zeros(1,N)]));
针对问题设计的遗传算法如下，其中对模型约束的处理是重点考虑的地方 function [Xp,LC1,LC2,LC3,LC4]=MYGA(M,N,Pm)
%% 求解01整数规划的遗传算法
%% 输入参数列表
% M 遗传进化迭代次数
% N 种群规模
% Pm 变异概率
%% 输出参数列表
% Xp 最优个体
% LC1 子目标1的收敛曲线
% LC2 子目标2的收敛曲线
% LC3 平均适应度函数的收敛曲线
