資源簡介
基于matlab的蛙跳算法在物流配送中心選址中的應用,配送中心的規模容量總可以滿足需求點需求。一個需求點僅由一個配送中心提供。不考慮工廠到配送中心的運輸費用。
代碼片段和文件信息
clc;
clear?;
m=25;%種群分組數
n=10;?%t每組青蛙包含的個數
Ne=15;?%組內迭代數
smax?=?6;??%最大步長
smin?=?-6;
MAXGEN=50;??%種群總進化代數
d=6;?%優化問題維數
pmax?=45;?%d維最大值
pmin?=1;%d維最小值
%%產生初始青娃
F=m*n;
tic
p=zeros(F6);
for?i1=1:F
????p(i1:)=ceil(pmax*rand(1d));
end
%%全局迭代尋優
yy=zeros(1MAXGEN);
for?ii=1:MAXGEN????
????for?i2=1:F
????????Fitness(i2)=fitness(p(i2:));
????end
????%排序,找最好的,并分組
????[fitsortindex]=sort(Fitness);
????for?i3=1:F
????????x(i3:)=p(index(i3):);
????end
????gx=x(1:);%種群內最好的青娃
????yy(ii)=fitsort(1);
????%?yy(ii)=fun(x(1:));
??%???local=zeros(nd);
????for?i4=1:m?
??????local?=?p(i4:m:end:);
????????for?j=1:Ne?%每組青蛙迭代次數
????????????pb=local(1:);%組內最優
????????????pw=local(n:);%組內最差
????????????s1=ceil(rand.*(pb-pw));%采用組內最優更新
????????????s1(find(s1>smax))=smax;
????????????s1(find(s1 ????????????temp=?pw+s1;
??????????temp(find(temp>pmax))=pmax;
???????????temp(find(temp ?????
- 上一篇:MATLAB數據降維工具箱
- 下一篇:利用KNN對數據進行分類
評論
共有 條評論