MATLAB实验报告-遗传算法解最短路径以及函数最小值问题(共11页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上硕士生考查课程考试试卷考试科目： MATLAB教程 考生姓名： 考生学号： 学 院： 专 业： 考 生 成 绩： 任课老师 (签名) 考试日期：20 年 月 日 午 时至 时专心-专注-专业MATLAB教程试题：A、利用MATLAB设计遗传算法程序，寻找下图11个端点的最短路径，其中没有连接的端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。B、设计遗传算法求解f(x)极小值，具体表达式如下：要求必须使用m函数方式设计程序。C、利用MATLAB编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，

2、就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？D、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB进行实验。以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。选择题目： A 一、问题分析（10分）如图如示，将节点编号，依次为1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11，由图论知识，则可写出其带权邻接矩阵为： 0 2 8 1 500 500 500 500 500 500 500 2 0 6 500 1 500 500 500 500 500 500 8 6 0 7 500 1 500 500 500 500 500 1 500 7 0 500 500 9 500 500

3、 500 500 500 1 500 500 0 3 500 2 500 500 500 500 500 1 500 3 0 4 500 6 500 500 500 500 500 9 500 4 0 500 500 1 500 500 500 500 500 2 500 500 0 7 500 9 500 500 500 500 500 6 500 7 0 1 2 500 500 500 500 500 500 1 500 1 0 4 500 500 500 500 500 500 500 9 2 4 0注：为避免计算时无穷大数吃掉小数，此处为令inf=500。问题要求求出任意两点间的最短路

4、径，Floyd算法采用的是在两点间尝试插入顶点，比较距离长短的方法。我思考后认为，用遗传算法很难找到一个可以统一表示最短路径的函数，但是可以对每一对点分别计算，然后加入for循环，可将相互之间的所有情况解出。观察本题可发现，所有节点都是可双向行走，则可只计算i到j的路径与距离，然后将矩阵按主对角线翻折即可得到全部数据。二、实验原理与数学模型（20分）实现原理为遗传算法原理：按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使得适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。数学模型如

5、下： 设图 由非空点集合 和边集合 组成，其中 又设 的值为 ， 故 可表示为一个三元组则求最短路径的数学模型可以描述为：实验具体：第一：编码与初始化因采用自然编码，且产生的编码不能重复，于是我采用了randperm函数产生不重复的随机自然数。因解题方法是使用的是计算每一对点，则我们编码时将第一个节点单独放入，合并成完整编码。因为节点有11个，可采用一个1行11列的矩阵储存数据，同时，由于编号为数字，可直接使用数字编码表示路径的染色体。具体如下：采用等长可变染色体的方式，例如由2到9的路径，染色体编码可能为（2，5，1，8，4，6，9，3，10，7，11），超过9之后的编码，用来进行算子的运算

6、，不具备实际意义。第二：计算适应度，因取最短路径值，即最小值，常用方法为C-F(x)或C/F(x)（C为一常数），此处采用前一种方式。于是，可进一步计算相对适应度。第三：选择与复制采用轮盘赌算法，产生一个随机值，比较它与累计相对适应度的关系，从而选择出优良个体进入下一代。第四：交叉。因编码是不重复的数字，所以采用传统的交叉方法，即上一行与下一行对位交叉，会产生无效路径，于是，采用了不同的交叉方法，具体如下：（1）在表示路径的染色体Tx 和Ty中，随机选取两个基因座（不能为起点基因座）i和j, 即将i个基因座和第j个基因座之间的各个基因座定义为交叉域，并将交叉的内容分别记忆为temp1和temp

7、2。（2）根据交叉区域中的映射关系，在个体Tx中找出所有与temp2相同的元素，在个体Ty中找出所有与temp1相同的元素，全部置为0。（3）将个体Tx、Ty进行循环左移，遇到0就删除，直到编码串中交叉区域的左端不再有0：然后将所有空位集中到交叉区域，而将交叉区域内原有的基因依次向后移动。因0元素可能较多，在程序实现时，我是将非零元素提出，后面再合成。（4）将temp2插入到Tx的交叉区域，temp1插入到Ty的交叉区域。形成新的染色体1。第五：变异染色体编码为从1到11的无重复编码，所以不能采用一般的生成一个随机数替代的办法。此处采用交换变异法。即随机产生两个数，交换两个节点的顺序。例： 则

8、新染色体编码为：三、实验过程记录（含基本步骤、程序代码及异常情况记录等）（60分）首先，写程序，修复Bug。然后，调试种群数量，遗传代数，交叉概率，变异概率等，不断运行程序，以达到较理想的状态。有一次异常情况：算出来的最短距离均为0，最短路径没有终点出现，经过分析发现，因为交叉处的代码较复杂，弄错了一点，导致新基因有部分为非法基因。最后采用提出非零数值组成向量，再合成新基因的方式解决。Matlab程序代码如下：clc;clear;%初始化参数 %注：popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确，可减少循环次数。pointnumber=11; %节点个数

9、Popsize=200; %种群规模，只能取偶数（因67行的循环）MaxGeneration=100; %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3; %交叉概率和变异概率A=0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50 2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50 8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50 1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50 50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50 50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50 50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50 50 50 50 50 2 5

10、0 50 0 7 50 9 50 50 50 50 50 6 50 7 0 1 2 50 50 50 50 50 50 1 50 1 0 4 50 50 50 50 50 50 50 9 2 4 0; %带权邻接矩阵。A(A=50)=500; %取值50过小而修正为500；Bestindividual=zeros(MaxGeneration,1);outdistance=zeros(11,11);outpath=cell(11,11); %用于存放11个点相互之间的最短路径%* 生成初始种群 *for a=1:pointnumber %起点的编号%a=1; tempvary=1 2 3 4 5

11、 6 7 8 9 10 11;tempvary(a)=; %暂时剔除起点tempmatrix=a*ones(Popsize,1); %将起点单独放一矩阵path=zeros(Popsize,pointnumber-1); %声明矩阵大小，避免减慢速度for i=1:Popsize temprand=randperm(pointnumber-1); path(i,:)=tempvary(temprand(1:end); %生成一系列剔除起点的随机路线endpath=tempmatrix path; %合成包括起点的完整路线row,col=size(path);for b=a:pointnumbe

12、r %终点的编号%b=10;for k=1:1:MaxGeneration for i=1:row position2=find(path(i,:)=b); %找出终点在路线中的位置 pathlong(i)=0; for j=1:position2-1 pathlong(i)=pathlong(i)+A(path(i,j),path(i,j+1); end end %计算适应度 Fitness=length(A)*max(max(A)-pathlong; %因要求最小值，采且常数减函数值构造适应度 Fitness=Fitness./sum(Fitness); %* Step 1 : 选择最优个

13、体 * Bestindividual(k)=min(pathlong); Orderfi,Indexfi=sort(Fitness); %按照适应度大小排序 Bestfi=Orderfi(Popsize); %Oderfi中最后一个即是最大的适应度 BestS=path(Indexfi(Popsize),:); %记录每一代中最优个体的路线 %* Step 2 : 选择与复制操作* temppath=path; roulette=cumsum(Fitness); for i=1:Popsize tempP=rand(1); for j=1:length(roulette) if tempPro

14、ulette(j) break; end end path(i,:)=temppath(j,:); end %* Step 3 : 交叉操作 * temppath2=path; for i=1:2:row tempP2=rand(1); if(tempP2rand(1) temPm2=fix(rand(1)+0.2)*10); %因起点基因不能改变 temPm3=fix(rand(1)+0.2)*10); %随机取出两个位置为2到11基因座 temPm4=min(temPm2,temPm3); temPm5=max(temPm2,temPm3); temp1=path(i,temPm4:tem

15、Pm5); %将两点之间的基因储存，方便交叉 temp2=path(i+1,temPm4:temPm5); c d=find(ismember(path(i,:),temp2); path(i,d)=0; %找出i行在i+1行取出区域中的数，置为0 e f=find(ismember(path(i+1,:),temp1); path(i+1,f)=0; %找出i+1行在i行取出区域中的数，置为0 g h=find(path(i,:)=0); v1=path(i,h); %取出i行的非零元素，成一向量 l m=find(path(i+1,:)=0); v2=path(i+1,m); %取出i+1

16、行的非零元素，成一向量 path(i,:)=v1(1:temPm4-1) temp2 v1(temPm4-1+size(temp1):end); path(i+1,:)=v2(1:temPm4-1) temp1 v2(temPm4-1+size(temp2):end); %基因交叉 end end path(Popsize,:)=BestS; %* Step 4: 变异操作 * for i=1:Popsize tempPm=rand(1); if(tempPmtemp %交叉条件 TempE(i,n:end)=E(i+1,n:end); TempE(i+1,n:end)=E(i,n:end);

17、 end end TempE(Size,:)=BestS; %最优个体保留E=TempE; %种群替换 %* Step 4: 变异操作 * %pm=0.001; %pm=0.001-1:1:Size*(0.001)/Size; %自适应变异概率%pm=0.0; %没有变异pm=0.1; %较大的变异概率 for i=1:1:Size for j=1:1:2*CodeL temp=rand; if pmtemp %变异条件 if TempE(i,j)=0 TempE(i,j)=1; else TempE(i,j)=0; end end end end TempE(Size,:)=BestS; %保留当代最优个体E=TempE; %种群替换end %* 结果输出 * Max_Value=Bestfi BestS x1 x2 figure(1); plot(time,BestJ); xlabel(Times);ylabel(Best J); figure(2); plot(time,bfi); xlabel(times);ylabel(Best F); toc;