【优化选址】基于遗传算法结合爬山法求解停车位建设优化问题附matlab代码
【优化选址】基于遗传算法结合爬山法求解停车位建设优化问题附matlab代码
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 简介
遗传算法受到局部极小值的吸引!通过改变计算参数+算法结构和运算规模依然不能保证每次都收敛到全局最优点!本文对遗传算法每次的结果加以比较!消除次优值!保留最优值!用这种爬山算法和遗传算法相结合!可以保证算法的收敛性.
和许多优化算法一样!遗传算法也常常出现收敛到局部极小值的现象!人们从各种途径"各个侧面对算法进行改进!希望使算法每一次搜索都能收敛到全局极值点!许多对遗传算法的改进往往从以下几个方面进行。
算法的参数调整如交叉概率、变异概率的改变、编码方式的改变，如浮点数编码和符号编码等；算法结构的调整，如选择策略的变化和点交叉的多少等；运算规模的改变，如个体长度的改变和种群规模的改变，参数调整通常只影响收敛速度，编码方式和种群规模的改变会影响运算的精度；算法结构的调整可以影响搜索方向， 改进的结果难以收到理想的状态。
本文把爬山法与遗传算法相结合对优化过程进行调整，程序首先用遗传算法进行搜索，记录搜索的结果，再次搜索后把结果和前次搜索结果进行比较，保留较好的结果，直至不再出现更好的搜索结果为止。
2 部分代码
function si=crossover_GA(population,seln,pcrossover)
a=rand;
lent_1=size(population,
2
);
si(
1
,
:
)=population(seln(
1
),
:
);
si(
2
,
:
)=population(seln(
2
),
:
);
if
a<pcrossover
for
i=
1
:
2
b=randperm(lent_1,
3
);
b=sort(b);
si_1(
1
,
:
)=[si(
1
,
1
:b
(
1
)),si(
2
,
1
+b(
1
)
:b
(
2
)),si(
1
,b(
2
)+
1
:b
(
3
)),si(
2
,b(
3
)+
1
:lent_1
)];
si_1(
2
,
:
)=[si(
2
,
1
:b
(
1
)),si(
1
,
1
+b(
1
)
:b
(
2
)),si(
2
,b(
2
)+
1
:b
(
3
)),si(
1
,b(
3
)+
1
:lent_1
)];
si(
1
,
:
)=jiuzheng(si_1(
1
,
:
));
si(
2
,
:
)=jiuzheng(si_1(
2
,
:
));
end
end
3 仿真结果
4 参考文献
[1]么卫良, 李杰, 李宏,等. 利用遗传算法求解公共停车场多目标选址模型[J]. 土木工程与管理学报, 2006(s1).
[2]简炜, 张友兵, 吴阳,等. 基于爬山法和遗传算法的联合搜索算法[J]. 湖北汽车工业学院学报, 2004, 18(2):3.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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