【区域分配】基于matlab遗传算法求解搜索区域分配优化问题【含Matlab源码 2943期】

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⛄一、遗传算法求解搜索区域分配优化问题

遗传算法是一种优化算法，可用于求解搜索区域分配优化问题。这类问题通常涉及将有限资源分配到不同的区域，以达到最优的目标函数值。下面是使用遗传算法求解搜索区域分配优化问题的一般步骤：

定义编码方式：将搜索区域分配方案编码为染色体，通常使用二进制编码或整数编码。

初始化种群：随机生成一组初始个体，每个个体对应一种搜索区域分配方案。

计算适应度：根据目标函数值评估每个个体的适应度，适应度越高表示个体的解越优。

选择操作：选择适应度较高的个体作为父代，采用轮盘赌选择、锦标赛选择等策略。

交叉操作：使用交叉算子对父代个体进行基因交换，生成新的子代个体。

变异操作：对子代个体进行基因突变，引入新的基因组合。

更新种群：将父代和子代个体合并为新的种群。

重复步骤3-7，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意解）。

输出结果：选择适应度最高的个体作为最优解，对应的搜索区域分配方案即为最优解。

⛄二、部分源代码

clc
clear
plane=[2 16 610 1; %plane performance matrix 飞机性能
2 21 815 1;
2 15 540 1
2 9 750 1];
xp=-1000; yp=-1000; %air port location 机场位置
x0=0; y0=0; %search boundery 搜索边界
x1=1000; y1=500;
dx=20; dy=-20; %ocean current 洋流
p=2; %the density of grid(km per grid) 网格密度
Q=100; %quantity of population
gen=240; %genetic algebra 遗传代数
mode=1; %概率平均分布模式
width=50; %the width of scan area
M=0.3; %mutation rate;
%initial 初始化

plane_num=sum(plane(:,1));
[r,c]=size(plane);
grad(1)=plane(1,1);
for i=2:r
grad(i)=grad(i-1)+plane(i,1);
end

population=zeros(Q,2*plane_num);
population(:,1:2:end)=unidrnd((x1-x0)/p+1,[Q,plane_num])-1+x0/p;
population(:,2:2:end)=unidrnd(((y1-y0)/p+1),[Q,plane_num])-1+y0/p;

if mode==1
P=zeros((x1-x0)/p,(y1-y0)/p+1)+(1/(((x1-x0)/p*(y1-y0)/p+1)));
end
[P_r,P_c]=size§;
for j=1:Q
p_temp(:,:,j)=P;
fitness(j)=0;
for i=1:plane_num
flag=sum(i>grad)+1;%标记具体型号飞机
x=population(j,2i-1);
y=population(j,2i);
d_left(i)=plane(flag,2)plane(flag,3)-p2*sqrt((x-xp/p)^2+(y-yp/p)2);
area=d_left(i)*plane(flag,4);
len=area/width;
width_net=width/p;
len_net=floor(len/p);
%constrct the plane scan area
for m=1:len_net
for n=1:width_net
if x+m>P_r||y+n>P_c
continue;
end
fitness(j)=fitness(j)+p_temp(x+m,y+n,j);
p_temp(x+m,y+n,j)=-0.001;
end
end
end
end

for t=1:gen
hold on

[Q,W]=size(population);

% st=3;
% %单点交叉
% for i=st:2:Q
% if rand<0.5
% loc=ceil(rand*W);
% temp=population(i,1:loc);
% population(i,1:loc)=population(i+1,1:loc);
% population(i+1,1:loc)=temp;
% end
% end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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