matlab、lingo程序代码3-背包问题(遗传算法)复习过程
遗传算法解决01背包问题
遗传算法解决01背包问题2015 ～2016 学年第二学期学生姓名专业学号2016年 6 月目录一：问题描述 (3)二：遗传算法原理及特点 (3)三：背包问题的遗传算法求解 (3)1.文字描述 (3)2.遗传算法中的抽象概念在背包问题的具体化 (3)3.算法求解的基本步骤 (4)四：算法实现 (4)1.数据结构 (4)2.部分代码 (5)五：结论 (8)六：参考文献 (8)一、问题描述0-1背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解0-1背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。
01背包问题的一般描述如下：给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。
问应如何选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。
注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。
在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：即装入背包或者不装入背包，不能讲物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品，称此类问题为0/1背包问题。
二、遗传算法原理及特点遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法有着鲜明的优点：(1)遗传算法的操作对象是一组可行解,而非单个可行解;搜索轨道有多条,而非单条,因而具有良好的并行性.(2)遗传算法只需利用目标的取值信息,而无需递度等高价值信息,因而适用于任何规模,高度非线形的不连续多峰函数的优化以及无解析表达式的目标函数的优化,具有很强的通用性.(3)遗传算法择优机制是一种“软”选择,加上良好的并行性,使它具有良好的全局优化性和稳健性.(4)遗传算法操作的可行解集是经过编码化的(通常采用二进制编码),目标函数解释为编码化个体(可行解)的适应值,因而具有良好的可操作性与简单性.三、背包问题的遗传算法求解1、文字描述0-1背包问题传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。
遗传算法的MATLAB程序实例讲解学习
遗传算法的M A T L A B程序实例遗传算法的程序实例如求下列函数的最大值f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]一、初始化(编码)initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
代码:%Name: initpop.m%初始化function pop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength));% rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，% roud对矩阵的每个单元进行圆整。
这样产生的初始种群。
二、计算目标函数值1、将二进制数转化为十进制数(1)代码:%Name: decodebinary.m%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制function pop2=decodebinary(pop)[px,py]=size(pop); %求pop行和例数for i=1:pypop1(:,i)=2.^(py-1).*pop(:,i);py=py-1;endpop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和2、将二进制编码转化为十进制数(2)decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置。
(对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。
本例为1)，参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
代码:%Name: decodechrom.m%将二进制编码转换成十进制function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);pop2=decodebinary(pop1);3、计算目标函数值calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
Matlab遗传算法及实例
Matlab遗传算法及实例Matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解转：最近硏究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。
还好用遗传算法的工具箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。
借此与大家分享一下。
首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。
基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。
它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。
它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。
运算流程：Step 1 :对遗传算法的运行参数进行赋值。
参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。
Step 2 :建立区域描述器。
根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。
Step 3 :在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。
Step 4 :执行比例选择算子进行选择操作。
Step 5 :按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6 :按变异概率执行离散变异操作。
Step 7 :计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。
Step 8 :判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果其次，运用遗传算法工具箱。
运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。
目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学幵发的遗传算法工具箱GATBXGAOT以及Math Works公司推出的GADS实际上，GAD鉞是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。
【背包问题】基于matlab粒子群算法求解背包问题【含Matlab源码1343期】
【背包问题】基于matlab粒⼦群算法求解背包问题【含Matlab源码1343期】⼀、获取代码⽅式获取代码⽅式1：完整代码已上传我的资源：⼆、背包问题简介1【背包问题】背包问题(Knapsack problem)是⼀种组合优化的NP完全问题。
问题描述为：给定⼀组物品，每种物品都有⾃⼰的重量weight和价格value，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最⾼。
2【0-1背包问题】ai：第i个物品的体积；ci：第i个物品的价值；b：背包的重量限制；背包问题就是在总的体积有限的条件下,追求总价值最⼤的有效资源分配问题。
有界的整数背包问题可转化成等价的0-1背包问题，定义变量三、粒⼦群算法简介1 引⾔⾃然界中的鸟群和鱼群的群体⾏为⼀直是科学家的研究兴趣所在。
⽣物学家Craig Reynolds在1987年提出了⼀个⾮常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每⼀个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中⼼，且整个群体飞向⽬标。
仿真中仅利⽤上⾯三条简单的规则，就可以⾮常接近地模拟出鸟群飞⾏的现象。
1990年， ⽣物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型， 它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。
在仿真中，⼀开始每⼀只鸟都没有特定的飞⾏⽬标，只是使⽤简单的规则确定⾃⼰的飞⾏⽅向和飞⾏速度，当有⼀只鸟飞到栖息地时，它周围的鸟也会跟着飞向栖息地，最终整个鸟群都会落在栖息地。
1995年， 美国社会⼼理学家James Kennedy和电⽓⼯程师RussellEberhart共同提出了粒⼦群算法(ParticleS warm Optimization，PSO) ， 该算法的提出是受对鸟类群体⾏为进⾏建模与仿真的研究结果的启发。
他们的模型和仿真算法主要对Frank Heppner的模型进⾏了修正，以使粒⼦飞向解空间并在最优解处降落。
粒⼦群算法⼀经提出，由于其算法简单，容易实现，⽴刻引起了进化计算领域学者们的⼴泛关注， 形成⼀个研究热点。
利用MATLAB实现遗传算法和MATLAB神经网络工具箱的使用教学提纲
利用M A T L A B实现遗传算法和M A T L A B神经网络工具箱的使用实验一利用MATLAB实现遗传算法一、实验目的1、熟悉MATLAB语言编程环境2、掌握MATLAB语言命令3、学会利用MATLAB编程实现遗传算法二、实验原理MATLAB是美国Math Works公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计等领域。
通过学习遗传算法原理，使用MATLAB编写程序，实现其求解策略。
三、实验内容通过MATLAB编程，利用遗传算法求解：)x=求[-2,2]f-(xf.x，max∈.005)sin(),x((xexp)200三、实验要求1、程序设计2、调试3、实验结果4、撰写实验报告实验二 MATLAB神经网络工具箱的使用一、实验目的1、掌握MATLAB语言命令2、提高MATLAB程序设计能力3、学会使用MATLAB神经网络工具箱二、实验原理MATLAB语言是Math Works公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空间。
它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。
利用该工具箱可以方便的构建神经网络的结构模型、设计、训练等，实现神经网络算法。
三、实验内容通过MATLAB编程，利用神经网络工具箱预测公路运量：公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，上表给出了该地区20年的公路运量相关数据。
根据有关部门数据，该地区2010和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积分别为0.9880和1.0268万平方千米。
matlab背包问题遗传算法代码
matlab背包问题遗传算法代码背包问题是运筹学中的经典问题，通过遗传算法求解时基本流程如下：（1）初始化种群：随机产生多个种群。
（2）计算种群适应度：计算每个个体的结果，得到每个个体的适应度函数。
（3）选择操作：对种群中的每个个体进行适应度函数的排序，按照排序结果，从最优个体开始，每次选取适应度函数值较高的个体，最后得到要留下来繁殖的个体。
（4）交叉操作：将两个个体进行配对，利用一定的概率将两个个体的一个部分交换，进行杂交，产生新的一代种群。
（5）变异操作：对种群中的某个个体，以一定的概率采取变异的操作，即在原有的个体基础上，随机改变其中的某个片段，使得新生成的个体具有更广的适应性。
（6）重复步骤2-5，直至满足一定的目标为止。
MATLAB中可以利用optiToolbox实现上述流程，相应的代码如下：//创建优化问题problem = OptiProblem(10, 20);//初始化种群：产生大小为N*M的种群N = 10;M = 20;pop = optipop(N, M);//计算适应性函数pop = calcFitness(pop);//计算解空间[pop, stats] = optiAdapt(problem, pop);//进行选择操作pop = optiSelect(pop, stats.fitness);//进行交叉操作pop = optiCross(pop);//进行变异操作pop = optiMutates(pop);//迭代群组，直到收敛为止for i = 1 : 100pop = calcFitness(pop);[pop,stats] = optiAdapt(problem,pop);pop = optiSelect(pop,stats.fitness);pop = optiCross(pop);pop = optiMutates(pop);end有关编程可以参考MATLAB中optiToolbox自带的例程及demo。
遗传算法程序代码-- 背包问题
背包问题：clearclcpopsize=500;%种群大小n=50;CW=1000;%背包大小可容纳的总重量w=[80 82 85 70 72 70 66 50 55 25 50 55 40 48 50 32 22 60 30 32 ...40 38 35 32 25 28 30 22 50 30 45 30 60 50 20 65 20 25 30 10 ...20 25 15 10 10 10 4 4 2 1];%各个物品的重量，50个个体v=[220 208 198 192 180 180 165 162 160 158 155 130 125 122 120 118 115 110 105 101 ...100 100 98 96 95 90 88 82 80 77 75 73 72 70 69 66 65 63 60 58 ...56 50 30 20 15 10 8 5 3 1];%各个物品的价值，50个个体t=100;%迭代次数pc=0.9;%交叉率pm=0.05;%变异率pop=initpop(popsize,n); %产生初始种群for i=1:500[objvalue]=calobjvalue(pop,n,popsize,v,w,CW); %计算目标函数[fitvalue]=calfitvalue(objvalue);%计算群体中每个个体的适应度[newpop]=selection(pop,fitvalue);%进行选择计算[newpop1]=crossover(newpop,pc);%进行交叉计算[newpop2]=mutation(newpop1,pm);%进行变异计算[newobjvalue]=newcalobjvalue(newpop2,n,popsize,v,w,CW); %计算最新代目标函数值，经过选择交叉变异后的下一代[newfitvalue]=newcalfitvalue(newobjvalue);%计算最新代的个体适应度[bestweight,bestvalue]=best(newpop2,newfitvalue,w); %计算最优个体重量，价值，和位置y(i)=max(bestvalue);%记录最大价值g(i)=max(bestweight);%记录最大重量n(i)=i;%记录位置pop=newpop2;%迭代重复endi=1:500;plot(y(i),'-b*')xlabel('迭代次数')ylabel('最大价值');title('最优点变化趋势');legend('最优点');grid on[z index]=max(y);po=n(index)%最优代数位置W=g(index)%最优重量V=z%最优价值%误差率计算%文献中的结果：算法最大迭代次数总价值为总重量为%传统的算法4003077999%佳点集算法7031031000%遗传算法7531031000%本程序中的计算与文献结果的比较p1=(3077-V)/3077%与传统算法相比的误差率p2=(3103-V)/3103%与佳点集算法相比的误差率p3=(3103-V)/3103%与贪心算法遗传算法相比的误差率function [bestweight,bestvalue]=best(newpop2,newfitvalue,w) %寻找最优个体，包括其重量和价值。
背包问题遗传算法matlab
背包问题遗传算法matlab
背包问题是一种NP难问题，它在计算机科学，特别是优化问题中广泛应用。
它的基本形式是：有一个固定大小的背包，一些物品和它们的价值。
需要找到一种装载方式，使得装进背包的物品的总价值最大。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
在解决背包问题时，遗传算法的应用可以大大提高求解效率。
在MATLAB中实现背包问题的遗传算法需要遵循以下步骤：
1.初始化种群。
随机生成符合题目限制的二进制编码，用于表示每个物品是否被选择。
种群大小可以根据实际情况设置。
2.计算适应度。
通过计算每个个体所装物品的总价值和总重量，计算适应度值。
3.选择。
采用轮盘赌算法进行选择，适应度越好的个体被选中的概率越大。
4.交叉。
对于被选中的个体，采用二进制交叉算子进行交叉，产生新一代个体。
5.变异。
对新一代个体进行变异操作，以保证种群的多样性。
6.重复以上步骤，直到满足终止条件。
通过上述步骤，我们可以得到背包问题的近似最优解。
不过，在实际应用过程中，需要针对问题的特点进行具体调整，遗传算法也需要根据问题的性质进行优化，如选择合适的交叉算子、变异算子等。
在MATLAB中实现遗传算法的过程并不复杂，但对于初学者来说，可能需要掌握一些相关知识和技能。
因此，在实践中，可以结合相关资源和实例进行练习和掌握。
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背包问题---遗传算法解决
function Population1=GA_copy(Population,p,w0,w)
%复制算子
%Population为种群
n=length(Population(:,1));
fvalue=zeros(1,n);
for i=1:n
fvalue(i)=GA_beibao_fitnessvalue(Population(i,:),p,w0,w);
end
fval=fvalue/sum(fvalue);
F(1)=0;
for j=1:n
F(j+1)=0;
for k=1:j
F(j+1)=F(j+1)+fval(k);
end
end
for i=1:n
test=rand;
for j=1:n
if((test>=F(j))&&(test<F(j+1)))
Population1(i,:)=Population(j,:);
end
end
end
function Population1=GA_exchange(Population,pc) %遗传算法交换算子
%pc为交换概率
Population1=Population;
POP=[];
n=length(Population(:,1));
%k=floor(n*pc); %用于交换的染色体数目
%采用单点交换算子
j=1;
l=length(Population(1,:));
for i=1:n
test(i)=rand;
if test(i)<pc
for z=1:l
POP(j,z)=Population(i,z);
end
POP(j,l+1)=i;
p(j)=randint(1,1,[1 l-1]);
j=j+1;
end
end
k0=j-1;
k=floor(k0/2);
if k>=1
for m=1:k
for t=p(2*m-1)+1:l
s=POP(2*m-1,t);
POP(2*m-1,t)=POP(2*m,t);
POP(2*m,t)=s;
end
end
for m=1:k0
for i=1:l
Population1(POP(m,l+1),i)=POP(m,i);
end
end
end
function fitnessvalue=GA_fitnessvalue(x,p,w0,w) %使用惩罚法计算适应度值
%x为染色体
%p为背包问题中每个被选物体的价值
%w0为背包问题中背包总容积
%w为背包问题中每个被选物品的容积
l=length(x);
for i=1:l
a(i)=p(i).*x(i);
end
f=sum(a);
b=min(w0,abs(sum(w)-w0));
for i=1:l
wx(i)=w(i).*x(i);
end
if abs(sum(wx)-w0)>b*0.99
p=0.99;
else
p=abs(sum(wx)-w0)/b;
end
fitnessvalue=f*(1-p)*(1-p)*(1-p);
function Population=GA_Initial(n,P)
%n为染色体长度，即所供选择的物品总数
%P为初始种群大小
for i=1:P
for j=1:n
temp=rands(1,1);
if temp>0
Population(i,j)=1;
else
Population(i,j)=0;
end
end
end
function Population1=GA_tubian(Population,pe_tubian) %遗传算法突变算子
%pe为突变概率
Population1=Population;
n=length(Population(:,1));
m=length(Population(1,:));
for i=1:n
for j=1:m
test=rand;
if test<pe_tubian
Population1(i,j)=1-Population1(i,j);
end
end
end。