首页下载资源行业研究a3_2 - 副本.zip

ZIPa3_2 - 副本.zip

2302_804860212.28KB需要积分:1

资源文件列表:

a3_2 - 副本.zip 大约有1个文件
  1. a3_2 - 副本.m 5.64KB

资源介绍:

a3_2 - 副本.zip
% （1）主函数 Map1=[2,7;91,38;83,46;71,44;64,60;68,58; 83,69;87,76;74,78;71,71];%具体城市坐标 MaxIter=200; %最大迭代次数 Pop_Size=150; %种群规模 pc=0.8; %选择概率 pm=0.1; %变异概率 [opt,fval]=tspga(Map1,MaxIter,Pop_Size,pm,pc); % （2）计算两城市之间距离函数 function d=distance(A,B) d=sqrt((A(1)-B(1))^2+(A(2)-B(2))^2); %距离公式 end % （3）计算适应度函数 function f=fitness(fmin,fmax,froad) f=1-(froad-fmin)/(fmax-fmin); %适应度函数 end % （4）去除x中的y函数 function elim=eliminate(x,y) for n=1:length(y) x=x(find(x~=y(n))); %去除x中的y end elim=x; end % （5）遗传算法计算TSP函数 function [opt,fval]=tspga(Map,MaxIter,SizeScale,pm,pc) n=max(size(Map)); DistMatrix=zeros(n,n);%初始化距离矩阵DistMatrix()，用于存储两城市之间距离 for i=1:n for j=1:n DistMatrix(i,j)=distance(Map(i,:),Map(j,:));%计算两城市之间距离，存储于DistMatrix()矩阵中 end end %%%%%%%%%生成初始种群%%%%%%%%%%% Road=ones(SizeScale,n);%初始化路径矩阵Road() for i=1:SizeScale Road(i,:)=randperm(n);%随机生成初始种群（路径矩阵） end iter=1; MinestRoad_fval=ones(MaxIter,1);%初始化最短里程矩阵MinestRoad_fval()的历史记录值 MinestRoad_opt=ones(MaxIter,n);%初始化最短里程路径矩阵MinestRoad_opt()的历史记录值 while iter<=MaxIter Dist=zeros(SizeScale,1);%初始化里程矩阵Dist，用于存储每条路径的里程值 %%%%%%计算每条路径的历程%%%%% for i=1:SizeScale for j=1:(n-1) Dist(i)=Dist(i)+DistMatrix(Road(i,j),Road(i,j+1)); end Dist(i)=Dist(i)+DistMatrix(Road(i,1),Road(i,n));%计算每条路径的里程存储于Dist()矩阵中 end %%%%%%%%计算每条路径的适应度值%%%%%%%%% fitmatrix=ones(SizeScale,1); [MinRoad A]=min(Dist(:,1));%计算出最小里程值 MaxRoad=max(Dist(:,1)); %计算出最大里程值 for i=1:SizeScale fitmatrix(i)=fitness(MinRoad,MaxRoad,Dist(i));%计算每条路径的适应度的值，存储于fitmatrix()中 end %%%%%%%%%%选择操作%%%%%%%%% [c p]=sort(fitmatrix(:,1));%对适应度值进行升序排列，c中存放升序排列适应度的值，p中存放的是c对fitmatrix()的索引，即适应度值对应的fitmatrix()中的第几行 change=20;%选出适应度值最小路径数目 for i=1:change Road(p(i),:)=Road(p(SizeScale),:);%选出适应度值最小的20条路径，用适应度值最大的路径替换 end Roadnew=Road; %%%%%%%%%%%%交叉操作%%%%%%%%%%%% for i=1:SizeScale u=randi([1 SizeScale],2,1); s=u(1); t=u(2); if rand(1)MinRoad)&&(MinRoad3>MinRoad) MinestRoad=MinRoad; D=A; Road(D,:)=Road(A,:); else if (MinRoad>MinRoad2)&&(MinRoad3>MinRoad2) MinestRoad=MinRoad2; D=B; Road(D,:)=Roadnew(B,:); else MinestRoad=MinRoad3; D=C; Road(D,:)=Road1(C,:); end end MinestRoad_fval(iter,1)=MinestRoad;%本代最小里程值 MinestRoad_opt(iter,:)=Road(D,:);%本代最优路径 iter=iter+1; Road=Road1; end [MinestRoad a]=min(MinestRoad_fval);%取路径里程最小值 opt=MinestRoad_opt(a,:)%输出最优路径 fval=MinestRoad%输出最短里程 A=a%得到最优路径的迭代次数 %%%%%%%%%%绘图%%%%%%%%% plot(Map(:,1),Map(:,2),'*'); hold on for c = 1:n text(Map(c, 1), Map(c, 2), [' ' num2str(c)], 'Color', 'k', 'FontWeight', 'b'); end XX=Map(MinestRoad_opt(a,:),1); XX=[XX;Map(MinestRoad_opt(a,1),1)]; YY=Map(MinestRoad_opt(a,:),2); YY=[YY;Map(MinestRoad_opt(a,1),2)]; plot(XX,YY); legend('城市','最优路径'); end
100+评论
captcha

    相关资源

    1. book-cplusplus-master.zip

      2402_86822774#行业研究ZIP46.32MB5月前
      资源摘要:book-cplusplus-master.zip

    2. 软件著作权参考资料云曦日历补正通知书

      LegendNoTitle#行业研究ZIP7.43MB5月前
      资源摘要:软件著作权参考资料云曦日历补正通知书

    3. 计算机网络 动态路由之 ospf

      2301_79693272#网络技术ZIP633.16KB5月前
      资源摘要:计算机网络 动态路由之 ospf

    4. ubuntu20.04-ROS noetic实现一个两轮差速移动机器人的仿真

      m0_56005729#操作系统ZIP4.78MB5月前
      资源摘要:使用Ubuntu20..04虚拟机在ROS-noetic环境下，利用URDF标签创建了一个两轮差速移动机器人模型，该机器人上包括摄像头、雷达等多传感器。最终使用xacro对代码进行优化。食用方法： 1、新建工作空间； 2、将压缩包解压到工作空间； 3、对工作空间进行编译； 4、运行对应的launch文件。

    5. quantized-custom

      weixin_45174417#行业研究ZIP32.63KB5月前
      资源摘要:quantized-custom

    6. ultralytics_obb_segment.zip

      2401_87408397#行业研究ZIP5.95MB5月前
      资源摘要:ultralytics_obb_segment.zip

    7. 2025届毕业论文（设计）相关材料(1).zip

      2301_80969358#行业研究ZIP1.38MB5月前
      资源摘要:2025届毕业论文（设计）相关材料(1).zip

    8. 8c4d788f-26d8-463b-97d4-79aceb9e7b88.zip

      m0_51021578#行业研究ZIP10.27KB5月前
      资源摘要:8c4d788f-26d8-463b-97d4-79aceb9e7b88.zip
    站长QQ:九六九五七三七