简单的遗传算法实现
clc,clear
sj0=load('sj.txt'); %加载100个目标的数据
x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);
y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);
sj=[x y]; d1=[70,40];
sj=[d1;sj;d1]; sj=sj*pi/180; %单位化成弧度
d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值
for i=1:101
for j=i+1:102
d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));
end
end
d=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数，g为进化的代数
rand('state',sum(clock)); %初始化随机数发生器
for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群
c=randperm(100); %产生1，...，100的一个全排列
c1=[1,c+1,102]; %生成初始解
for t=1:102 %该层循环是修改圈
flag=0; %修改圈退出标志
for m=1:100
for n=m+2:101
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))
c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈
end
end
end
if flag==0
J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环
end
end
end
J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数，即转换成染色体编码
for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
A=J; %交配产生子代B的初始染色体
c=randperm(w); %产生下面交叉操作的染色体对
for i=1:2:w
F=2+floor(100*rand(1)); %产生交叉操作的地址
temp=A(c(i),[F:102]); %中间变量的保存值
A(c(i),[F:102])=A(c(i+1),[F:102]); %交叉操作
A(c(i+1),F:102)=temp;
end
by=[]; %为了防止下面产生空地址，这里先初始化
while ~length(by)
by=find(rand(1,w)<0.1); %产生变异操作的地址
end
B=A(by,:); %产生变异操作的初始染色体
for j=1:length(by)
bw=sort(2+floor(100*rand(1,3))); %产生变异操作的3个地址
B(j,:)=B(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]); %交换位置
end
G=[J;A;B]; %父代和子代种群合在一起
[SG,ind1]=sort(G,2); %把染色体翻译成1，...,102的序列ind1
num=size(G,1); long=zeros(1,num); %路径长度的初始值
for j=1:num
for i=1:101
long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度
end
end
[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从小到大排序
J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染色体
end
path=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度
xx=sj(path,1);yy=sj(path,2);
plot(xx,yy,'-o') %画出路径改进的（混沌序列多点交叉）：
tic %计时开始
clc,clear
sj0=load('sj.txt'); %加载100个目标的数据
x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);
y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);
sj=[x y]; d1=[70,40];
sj=[d1;sj;d1]; sj=sj*pi/180; %单位化成弧度
d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值
for i=1:101
for j=i+1:102
d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));
end
end
d=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数，g为进化的代数
rand('state',sum(clock)); %初始化随机数发生器
for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群
c=randperm(100); %产生1，...，100的一个全排列
c1=[1,c+1,102]; %生成初始解
for t=1:102 %该层循环是修改圈
flag=0; %修改圈退出标志
for m=1:100
for n=m+2:101
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))
c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈
end
end
end
if flag==0
J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环
end
end
end
J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数，即转换成染色体编码
for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
A=J; %交配产生子代B的初始染色体
for i=1:2:w
ch1(1)=rand; %混沌序列的初始值
for j=2:50
ch1(j)=4*ch1(j-1)*(1-ch1(j-1)); %产生混沌序列
end
ch1=2+floor(100*ch1); %产生交叉操作的地址
temp=A(i,ch1); %中间变量的保存值
A(i,ch1)=A(i+1,ch1); %交叉操作
A(i+1,ch1)=temp;
end
by=[]; %为了防止下面产生空地址，这里先初始化
while ~length(by)
by=find(rand(1,w)<0.1); %产生变异操作的地址
end
num1=length(by); B=J(by,:); %产生变异操作的初始染色体
ch2=rand; %产生混沌序列的初始值
for t=2:2*num1
ch2(t)=4*ch2(t-1)*(1-ch2(t-1)); %产生混沌序列
end
for j=1:num1
bw=sort(2+floor(100*rand(1,2))); %产生变异操作的2个地址
B(j,bw)=ch2([j,j+1]); %bw处的两个基因发生了变异
end
G=[J;A;B]; %父代和子代种群合在一起
[SG,ind1]=sort(G,2); %把染色体翻译成1，...,102的序列ind1
num2=size(G,1); long=zeros(1,num2); %路径长度的初始值
for j=1:num2
for i=1:101
long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度
end
end
[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从小到大排序
J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染色体
end
path=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度
toc %计时结束
xx=sj(path,1);yy=sj(path,2);
plot(xx,yy,'-o') %画出路径