優化演算法之進化策略

clear all;clc;close all;

%進化策略解決旅行商問題
%t0 = clock;
n = 10;%初始種群規模
c = [1,2;70,90;80,60;10,100;800,200;800,100;90,80;200,600;230,4;500,90];%城市座標
m = size(c,1);%城市個數
for i = 1:n
x(i,:) = randperm(m);%初始種群
endinter = 5000;%迭代次數
bestfitness = -inf;%記錄最大適應度
bestindividual = zeros(1,m);%最優個體
bestfitnessinter = zeros(1,inter);
meanfitness = zeros(1,inter);
d = zeros(m,m);
%計算各個城市之間的距離
for i = 1:m
for j = 1:m
d(i,j) = sqrt( sum((c(i,:) - c(j,:) ).^2));
endend%進行迭代
for i = 1:inter
%隨機生成新的種群
newx = zeros(100,n);%生成新的種群
for num = 1:100
%通過初始種群繁殖生成新的種群（注重個體行為）
pos1 =1 + fix( rand*n );
pos2 = randperm(m);
newx(num,:) = x(pos1,pos2);
end%計算適應度
distance = zeros(num,1);
for k = 1:num
for kk = 1:n-1
distance(k) = distance(k) + d(newx(k,kk),newx(k,kk+1));
enddistance(k) = distance(k) + d(newx(k,1),newx(k,end));
endfitness = 1 ./ distance;
%按照適應進行排名
[sortfitness,label] = sort(fitness,'descend');
labelselect = label(1:n);
%選擇出n個新的初始種群
x = newx(labelselect,:);
%比較最大適應度與原最大適應，並更新最大適應度
if sortfitness(1) > bestfitness
bestfitness = sortfitness(1);
bestindividual = newx(label(1),:);
endbestfitnessinter(i) = bestfitness;
meanfitness(i) = mean(fitness);
end%繪製結果
time = etime(clock,t0);
disp('優化時間為')
disp(time)
plot(bestfitnessinter,'linewidth',3);
hold on
plot(meanfitness,'linewidth',3);
legend('bestfitness','meanfitness')
title('旅行商問題')
disp('最短路徑為：')
disp(bestindividual)
disp('最短距離為：')
disp(1/bestfitness)
figure
bestindividual = [bestindividual,bestindividual(1)];
h = plot(c(bestindividual,1),c(bestindividual,2),'ro-');
set(h,'linewidth',3,'markersize',10)
title(['旅行商問題，最短路徑為',num2str(1/bestfitness)]);
xlabel('x座標');ylabel('y座標')
legend('city')

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