高密度城市路线规划的遗传优化算法的matlab仿真,城市点数量达到500个

简介: 高密度城市路线规划的遗传优化算法的matlab仿真,城市点数量达到500个

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

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2.算法涉及理论知识概要

   遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串。并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解。然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过交叉,变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样,一代一代地进化,最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上,它就是问题的最优解。

   其主要步骤如下:
AI 代码解读

1.初始化

   选择一个群体,即选择一个串或个体的集合bi,i=12,...n。这个初始的群体也就是问题假设解的集合。一般取n30-160。

   通常以随机方法产生串或个体的集合bi,i=12,...n。问题的最优解将通过这些初始假设解进化而求出。
AI 代码解读

2.选择

  根据适者生存原则选择下一代的个体。在选择时,以适应度为选择原则。适应度准则体现了适者生存,不适应者淘汰的自然法则。
AI 代码解读

给出目标函数f,则f(bi)称为个体bi的适应度。以

为选中bi为下一代个体的次数。

显然.从式(3—86)可知:

(1)适应度较高的个体,繁殖下一代的数目较多。

(2)适应度较小的个体,繁殖下一代的数目较少;甚至被淘汰。

这样,就产生了对环境适应能力较强的后代。对于问题求解角度来讲,就是选择出和最优解较接近的中间解。

3.交叉

   对于选中用于繁殖下一代的个体,随机地选择两个个体的相同位置,按交叉概率P。在选中的位置实行交换。这个过程反映了随机信息交换;目的在于产生新的基因组合,也即产生新的个体。交叉时,可实行单点交叉或多点交叉。


AI 代码解读

3.MATLAB核心程序

% 计算整个种群的适应度值
 
    [popSize, col] = size(pop);
    sumDistances = zeros(popSize,1);
    fitnessvar = zeros(popSize,1);
    for i=1:popSize
       for j=1:col-1
          sumDistances(i) = sumDistances(i) + distances(pop(i,j),pop(i,j+1));
       end 
    end
    minPath = min(sumDistances);
    maxPath = max(sumDistances);
    for i=1:length(sumDistances)
        fitnessvar(i,1)=(maxPath - sumDistances(i,1)+0.000001) / (maxPath-minPath+0.00000001);
    end
end
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