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· %% 该文件演示基于TSP-PSO算法 clc;clear %% 下载数据 data=load('eil51.txt'); cityCoor=[data(:,2) data(:,3)];%城市坐标矩阵 figure plot(cityCoor(:,1),cityCoor(:,2),'ms','LineWidth',2,'MarkerEdgeColo...
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· function z=PSO_PID(x) assignin('base','Kp',x(1)); assignin('base','Ki',x(2)); assignin('base','Kd',x(3)); [t_time,x_state,y_out]=sim('PID_Model',[0,20]); z=y_out(end,1); %% 清空环境 clear clc ...
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· %% 清空环境 clc clear %% 参数初始化 %粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen=200; % 进化次数 sizepop=50; %种群规模 Vmax=10; Vmin=-10; popmax=100; popmin=-100; %% 产生初...
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· function flag=test(code) % 检查个体是否满足距离约束 % code input 个体 % flag output 是否满足要求标志 city_coordinate=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,1556;3238,1229;4196,104...
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· function SelS=selectJm(S,S_T) Num=length(S_T); MaxVal=0; for i=1:Num if S_T(i)>MaxVal; MaxVal=S_T(i); end end MaxVal=2*MaxVal; for i=1:Num S_T(i)=MaxVal-S_T(i); end eVal=0; for i=1:Nu...
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· %% 该函数演示多目标perota优化问题 %清空环境 clc clear load data %% 初始参数 objnum=size(P,1); %类中物品个数 weight=92; %总重量限制 %初始化程序 Dim=5; %粒子维数 xSize=50; %种群个数 MaxIt=2...
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· function f = my_first_multi(x) f(1) = x(1)^4 - 10*x(1)^2+x(1)*x(2) + x(2)^4 - (x(1)^2)*(x(2)^2); f(2) = x(2)^4 - (x(1)^2)*(x(2)^2) + x(1)^4 + x(1)*x(2); clear clc fitnessfcn = @my_first_mul...
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· clc; clear all; close all; %参数设置--- MAXGEN=200; % 最大遗传代数 sizepop=40; % 种群大小 lenchrom=[20 20]; % 每个变量的二进制长度 trace=zeros(1,MAXGEN); %-- best=struct('fitness',0,'X'...
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· %% 标准遗传算法SGA clear; %clc pc=0.7; % 交叉概率 pm=0.05; % 变异概率 %定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=500; %最大遗传代数 NVAR=2; %变量的维数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0....
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· function f=GA_demo(x) f1=4*x(1).^3+4*x(1)*x(2)+2*x(2).^2-42*x(1)-14; f2=4*x(2).^3+4*x(1)*x(2)+2*x(1).^2-26*x(1)-22; f=f1.^2+f2.^2; clear clc fitnessfcn = @GA_demo; % 适应度函数句柄 nvars = 2; ...
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· function f=GA_LQR(x) %%%%%%%%%%%% parameters of the model %%%%%%%%%%%%%%%%% mb=320; mw=40; ks=20000; kt=200000; G0=5*1e-6; u=20; f0=0.1; A=[0,0,-ks/mb,ks/mb,0;0,0,ks/mw,(-kt-ks)/mw,kt/mw;1,0,...
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· clear; clc for i=1:100 i [L(i),P{i}]=GA_TSP; end [a,index]=min(L); disp('最优解:') disp(P{index}) disp(['总距离:',num2str(a)]); A=P{index}; B=L(index); save P A B % 输入: %FitnV 个体的...
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· clc clear all close all %% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T %样本数据就是前面问题描述中列出的数据 load data % 初始隐层神经元个数 hiddennum=31; % 输入向量的最大值和最小值...
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· %% 清空环境 clc clear warning off %% 遗传算法参数 maxgen=30; %进化代数 sizepop=100; %种群规模 pcross=[0.6]; %交叉概率 pmutation=[0.01]; %变异概率 lenchrom=[1 1 1 1 1]; %变量字串长度...
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· clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算...
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· function varargout = work(varargin) % WORK M-file for work.fig % WORK, by itself, creates a new WORK or raises the existing % singleton*. % % H = WORK returns the handle to a new WORK or the hand...
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· function [T c]=Primf(a) % 求最小生成树的Prim算法 % function [T c]=Primf(a) % a:边权矩阵。 % c:生成树的费用; % T:生成树的边集合; l=length(a); a(a==0)=inf; k=1:l; listV(k)=0; listV(1)=1; e=1...
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· % 有向图的关联矩阵和邻接矩阵转化 function W=mattransf(G,f) % f=0, 邻接矩阵转化为关联矩阵 % f=1,关联矩阵转化为邻接矩阵 if f==0 % 邻接矩阵转化为关联矩阵 m=sum(sum(G)); n=size(G,1); W=zeros(n,...
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· function [T c]=Krusf(d,flag) % function [T c]=Krusf(d,flag) % 求最小生成树的Kruskal算法 % 边权矩阵的产生方法: % 1)一般的边权矩阵,为nxn维。调用方式[T c]=Krusf(d) % 2)边权矩阵的前两行分别记录图上...
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· function W=incandadf(G,f) % 关联矩阵和邻接矩阵的转化 % G 图的相应矩阵 % f=0, 邻接矩阵转化为关联矩阵 % f=1,关联矩阵转化为邻接矩阵 % W 转化结果 if f==0 % 邻接矩阵转化为关联矩阵 m=sum(sum(G))/2;...
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