遗传算法选址代码.txt资料文档下载
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22.11412.617;
23.67019.639;
23.16723.413;
22.80427.228;
28.4007.940;
28.87012.820;
28.86618.521;
28.29023.690;
28.30427.915;
33.97623.961;
37.89716.702;
39.27011.630;
43.50014.700;
39.8547.780;
52.9309.170];
%%�����һ�����е�ȫ�������
S1=0;
form=1:
26
S1=S1+sqrt（（18.450-a（m,1））^2+（17.420-a（m,2））^2）;
end
%%������ʼ���Ӻ��ٶ�
fori=1:
popsize
%�������һ����Ⱥ
GApop（i,:
）=Code（lenchrom,bound）;
%������Ӧ��
fitness（i）=fun（GApop（i,:
）,a）;
%����õ
�Ⱦɫ��
[bestfitnessbestindex]=min（fitness）;
zbest=GApop（bestindex,:
）;
gbest=GApop;
fitnessgbest=fitness;
fitnesszbest=bestfitness;
%%����Ѱ��
fori=1:
maxgen
i;
%��Ⱥ����GA
GApop=Select（GApop,fitness,popsize）;
%�������GA
GApop=Cross（pc,lenchrom,GApop,popsize,bound）;
clear%ɾ��workplace����
%��Ⱥ��ģ
%�����ִ�����
%��Ⱥ
Pz2=0;
Pz2=Pz2+55/（（18.450-a（m,1））^2+（17.420-a（m,2））^2）;
[bestfitnessbestindex]=max（fitness）;
GApop=Mutation（pm,lenchrom,GApop,popsize,[imaxgen],bound）;
pop=GApop;
forj=1:
Pz1=fun（pop（j,:
ifPz2<
Pz1
fitness（j）=fun（pop（j,:
end
%�������Ÿ���
iffitness（j）<
fitnessgbest（j）
gbest（j,:
）=pop（j,:
fitnessgbest（j）=fitness（j）;
end
%Ⱥ�����Ÿ���
fitnesszbest
zbest=pop（j,:
fitnesszbest=fitness（j）;
yy（i）=fitnesszbest;
%%���
disp'
*************bestcoordinate***********'
zbest
plot（yy,'
linewidth'
2）;
title（['
��Ӧ������'
'
��ֹ����='
num2str（maxgen）]）;
xlabel（'
��������'
ylabel（'
��Ӧ��'
gridon
%%��Ӧ�Ⱥ���
functionPz1=fun（x,a）
Pz1=0;
Pz1=Pz1+33/（（x
（1）-a（m,1））^2+（x
（2）-a（m,2））^2）;
%Ⱦɫ������㷨���£
�
functionret=Code（lenchrom,bound）
%�����������������Ⱦɫ�壬���������ʼ��һ����Ⱥ
%lenchrominput:
Ⱦɫ�峤��
%boundinput:
������ȡֵ��Χ
%retoutput:
Ⱦɫ��ı���ֵ
flag=0;
whileflag==0
pick=rand（1,lenchrom）;
ret=bound（:
1）'
+（bound（:
2）-bound（:
1））'
.*pick;
flag=test（lenchrom,bound,ret）;
%ѡ�����ӳ������£
functionret=Select（individuals,fitness,sizepop）
%��������ÿ
һ����Ⱥ�е�Ⱦɫ�����ѡ���Խ��к���Ľ���ͱ���
%individualsinput:
��Ⱥ��Ϣ
%fitnessinput����Ӧ��
%sizepopinput����Ⱥ��ģ
%optsinput:
ѡ�
���ѡ��
%retoutput:
����ѡ������Ⱥ
fitness=1./（fitness）;
sumfitness=sum（fitness）;
sumf=fitness./sumfitness;
index=[];
fori=1:
sizepop
pick=rand;
whilepick==0
pick=rand;
end
forj=1:
pick=pick-sumf（j）;
ifpick<
index=[indexj];
break;
individuals=individuals（index,:
fitness=fitness（index）;
ret=individuals;
%��������MATLAB��������;
functionret=Cross（pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound）
%��������ɽ������
%pcrossinput:
�������
%lenchrominput��Ⱦɫ��ij���
%chrominput��Ⱦɫ��Ⱥ
%sizepopinput:
��Ⱥ��ģ
%retoutput:
������Ⱦɫ��
fori=1:
sizepop
%���ѡ������Ⱦɫ����н���
pick=rand（1,2）;
whileprod（pick）==0
pick=rand（1,2）;
end
index=ceil（pick.*sizepop）;
%������ʾ����Ƿ���н���
pick=rand;
whilepick==0
end
ifpick>
pcross
continue;
end
whileflag==0
%���ѡ�
��
whilepick==0
pick=rand;
pos=ceil（pick.*sum（lenchrom））;
%���濪ʼ
v1=chrom（index
（1）,pos）
v2=chrom（index
（2）,pos）
chrom（index
（1）,pos）=pick*v2+（1-pick）*v1;
chrom（index
（2）,pos）=pick*v1+（1-pick）*v2;
flag1=test（lenchrom,bound,chrom（index
（1）,:
））;
flag2=test（lenchrom,bound,chrom（index
（2）,:
ifflag1*flag2==0
flag=0;
elseflag=1;
ret=chrom;
%����Ⱦɫ������Գ������£
functionflag=test（lenchrom,bound,code）
%lenchrominput:
Ⱦɫ�峤��
%boundinput��������ȡֵ��Χ
%codeoutput��Ⱦɫ��ı���ֵ
%��ʼ����
flag=1;
[n,m]=size（code）;
fori=1:
n
ifcode（i）<
bound（i,1）||code（i）>
bound（i,2）
flag=0;
%�������ӳ������£
functionret=Mutation（pmutation,lenchrom,chrom,sizepop,pop,bound）
%��������ɱ������
%pmutationinput:
�������
%lenchrominput��Ⱦɫ��ij���
%chrominput��Ⱦɫ��Ⱥ
%sizepopinput:
��Ⱥ��ģ
%popinput����ǰ��Ⱥ�Ľ������������Ľ���������Ϣ
%retoutput:
������Ⱦɫ��
%���ѡ��һ��Ⱦɫ����б���
pick=rand;
index=ceil（pick*sizepop）;
%������ʾ�������ѭ���Ƿ���б���
pmutation
%�����
pos=ceil（pick*sum（lenchrom））;
v=chrom（i,pos）;
v1=v-bound（pos,1）;
v2=bound（pos,2）-v;
ifpick>
0.5
delta=v2*（1-pick^（（1-pop
（1）/pop
（2））^2））;
chrom（i,pos）=v+delta;
else
delta=v1*（1-pick^（（1-pop
（1）/pop
（2））^2））;
chrom（i,pos）=v-delta;
flag=test（lenchrom,bound,chrom（i,:
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