%% 对违反约束的个体进行修复 %输入Individual: 个体 %输入w: 各个物品的质量 %输入p: 各个物品的价值 %输入cap: 背包的载重量 %输出Individual: 修复后的个体 function Individual=repair_individual(Individual,w,p,cap) %% 判断一个个体是否满足背包的载重量约束,1表示满足,0表示不满足 flag=judge_individual(...
for i=1:NP f(i,:)=randperm(N); %随机生成初始种群 end R=f(1,:); %存储最优解 len=zeros(NP,1); %存储路径长度 fitness=zeros(NP,1); %存储归一化适应度值 gen=0; %遗传算法循环 while gen<G for i=1:NP len(i,1)=D(f(i,N),f(i,1)); for j=1:(N-1) len (i,1)=len(...
定义:根据各个个体的适应度,按照一定的规则,从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体P(t+1)中。一般地,选择操作通过选择算子(Selection Operator)进行。 选择的操作是建立在群体中个体适应度评估的基础上的,目前常用的选择算子有以下几种:适应度比例算法、随机遍历抽样法、局部选择法。 轮盘赌选择...
%遗传算法解0-1背包问题算法clc;clear all;close all;global BitLength%%%%%%%%%以下参数视题目而定,和jj与jjj共同控制结果price=[15;6;10;14;8;9;6;8;3;8];%价值矩阵%%%%%%%%%%%mass=[10;8;5;9;7;4;3;2;5;6];%质量矩阵%%%%%%%%%%%%limit=40;%最大质量为40%%%%%%%%%%%%%%BitLeng...
1. 整体流程 下面是求解0-1背包问题的遗传算法的整体流程: 开发者用户开发者用户提问如何实现遗传算法求解0-1背包问题提供解决方案回答问题 2. 实现步骤 2.1 初始化种群 首先,我们需要初始化一个种群,也就是一组个体。每个个体代表一个解,即0-1背包问题的一个可能的选择方案。我们可以用一个二进制序列来表示一...
在计算适应度之前,我们首先假设有一条染色体A1=[1110000000],其中1代表已经拿了物资,0代表没拿,A1代表拿了abc三种物资,其余没拿,重量相加15+18+17=50,总价值11+12+9=32。A2[0000001111],同理可得A2代表拿了ghij三种物资,重量为6+8+2+4=20,总价值为8+12+7+8=35,对比两条染色体,拥有更高价值度的染色体...
线性等式约束将0-1离散变量优化问题等价表示成[0,1]区间上的连续变量优化问题,并通过遗传算法对所形成的非凸优化问题进行求解.数值算例表明该方法是可行的.该方法的主要特点是可以处理一般的约束,得到的解完全满足约束,避免了罚函数法惩罚因子难以确定的困难.因为遗传算法的全局搜索能力,该方法在求解0-1非线性规划...
1、遗传算法求解0-1背包问题一、问题描述给定n种物品和容量为C的背包。物品i的重量是wi,其价值为vi。问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?二、知识表示1、状态表示(1)个体或染色体:问题的一个解,表示为n个比特的字符串,比特值为0表示不选该物品,比特值为1表示选择该物品。(2)基因:...
1import numpy2import matplotlib.pyplotasplt345data = numpy.array([[77,92],6[22,22],7[29,87],8[50,46],9[99,90]])101112classGA(object):13"""14遗传算法解决0-1背包问题15"""1617def __init__(self, length, number, iter_number):18"""19参数初始化20:param length:521:param number:...
//遗传算法解决0-1背包问题 public class PackageByGA { private int package_capacity = 0;//背包的容量 private int goods_num = 0;//物品的个数,对应遗传学中个体的基因个数 private int[] goods_weight = null;//物品的价值 private double[] goods_value = null;//物品的价值 private int[][] po...