用遗传算法求解飞机巡航的程序的问题吗

Question

如题所述

Answer 1

遗传算法求解飞机巡航的程序的代码，仅供参考：

clc,clear
sj0=[53.7121   15.3046  51.1758    0.0322   46.3253   28.2753   30.3313    6.9348
56.5432   21.4188   10.8198   16.2529   22.7891   23.1045   10.1584   12.4819
20.1050   15.4562   1.9451    0.2057    26.4951   22.1221   31.4847    8.9640
26.2418   18.1760   44.0356   13.5401   28.9836   25.9879   38.4722   20.1731
28.2694   29.0011   32.1910    5.8699   36.4863   29.7284   0.9718   28.1477
8.9586   24.6635    16.5618   23.6143   10.5597   15.1178   50.2111   10.2944
8.1519    9.5325    22.1075   18.5569   0.1215   18.8726    48.2077   16.8889
31.9499   17.6309   0.7732    0.4656    47.4134   23.7783   41.8671    3.5667
43.5474    3.9061   53.3524   26.7256   30.8165   13.4595   27.7133    5.0706
23.9222    7.6306   51.9612   22.8511   12.7938   15.7307   4.9568    8.3669
21.5051   24.0909   15.2548   27.2111   6.2070    5.1442    49.2430   16.7044
17.1168   20.0354   34.1688   22.7571   9.4402    3.9200    11.5812   14.5677
52.1181    0.4088   9.5559   11.4219    24.4509    6.5634   26.7213   28.5667
37.5848   16.8474   35.6619    9.9333   24.4654    3.1644   0.7775    6.9576
14.4703   13.6368   19.8660   15.1224   3.1616    4.2428    18.5245   14.3598
58.6849   27.1485   39.5168   16.9371   56.5089   13.7090   52.5211   15.7957
38.4300    8.4648   51.8181   23.0159   8.9983   23.6440    50.1156   23.7816
13.7909    1.9510   34.0574   23.3960   23.0624    8.4319   19.9857    5.7902
40.8801   14.2978   58.8289   14.5229   18.6635    6.7436   52.8423   27.2880
39.9494   29.5114   47.5099   24.0664   10.1121   27.2662   28.7812   27.6659
8.0831   27.6705    9.1556   14.1304    53.7989    0.2199   33.6490    0.3980
1.3496   16.8359    49.9816    6.0828   19.3635   17.6622   36.9545   23.0265
15.7320   19.5697   11.5118   17.3884   44.0398   16.2635   39.7139   28.4203
6.9909   23.1804    38.3392   19.9950   24.6543   19.6057   36.9980   24.3992
4.1591    3.1853    40.1400   20.3030   23.9876    9.4030   41.1084   27.7149
];       %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A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