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%% GA
%% 清空环境变量
clc,clear,close all
warning off
% feature jit off
%% 遗传算法参数初始化
maxgen = 50; % 进化代数，即迭代次数
sizepop = 100; % 种群规模
pcross = [0.7]; % 交叉概率选择，0和1之间
pmutation = [0.1]; % 变异概率选择，0和1之间
%染色体设置
lenchrom=ones(1,3); % t1、t2、t3
bound=[38,59;26,37;33,44;]; % 数据范围
%---------------------------种群初始化------------------------------------
individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,sizepop), ‘chrom’,[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness = []; %每一代种群的平均适应度
bestfitness = []; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom = []; %适应度最好的染色体
%% 初始化种群
for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); % 编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量）
x=individuals.chrom(i,:);
% 计算适应度
individuals.fitness(i)=fun(x); % 染色体的适应度
end
%% 找最好的染色体
[bestfitness bestindex] = min(individuals.fitness);
bestchrom = individuals.chrom(bestindex,:); % 最好的染色体
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace = [bestfitness];
%% 迭代求解最佳初始阀值和权值
% 进化开始
for i=1:maxgen
disp(['迭代次数： ',num2str(i)])
% 选择
individuals=Select(individuals,sizepop);
% 交叉
individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);
% 变异
individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);
%% 改进的GA
%% 清空环境变量
% clc,
clear % ,close all % 清除变量空间
warning off % 消除警告
% feature jit off % 加速代码执行
%% 遗传算法参数初始化
maxgen = 50; % 进化代数，即迭代次数
sizepop = 100; % 种群规模
pcross = [0.7]; % 交叉概率选择，0和1之间
pmutation = [0.01]; % 变异概率选择，0和1之间
delta = 0.1;
% 城市交通信号系统参数
C = 140;
L = 10;
load(‘data.mat’) % 包含交通流量q以及饱和流量xij
q = qhttps://blog.csdn.net/KeepingMatlab/article/details/3600; % 转化为秒s
xij = xijhttps://blog.csdn.net/KeepingMatlab/article/details/3600; % 转化为秒s
%染色体设置
bound=[38,59;26,37;33,44;]; % 数据范围
%---------------------------种群初始化------------------------------------
individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,sizepop), ‘chrom’,[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness = []; %每一代种群的平均适应度
bestfitness = []; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom = []; %适应度最好的染色体
%% 初始化种群
for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); % 编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量）
x=individuals.chrom(i,:);
% 计算适应度
individuals.fitness(i)=fun1(x); % 染色体的适应度
end
%% 找最好的染色体
[bestfitness bestindex] = min(individuals.fitness);
bestchrom = individuals.chrom(bestindex,:); % 最好的染色体
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace = [bestfitness];
%% 迭代求解最佳初始阀值和权值
% 进化开始
for i=1:maxgen
disp(['迭代次数： ',num2str(i)])
% 选择
individuals=Select1(individuals,sizepop);
% 交叉
individuals.chrom=Cross1(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);
% 变异
individuals.chrom=Mutation1(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》包子阳 余继周 杨杉著 电子工业出版社
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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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长