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close?all
clc

%算法參數
N=200;??????????%初始種群個體數
age=100;????????%最大遺傳代數
pk=0.4;?????????%每次截殺比例期望，如100個父本希望截殺50個，pk=0.5
pm=0.01;????????%變異概率

%決定參數
kpc=10;?????????????%關鍵點個數，也就是變檔位個數

%控表參數
L=1000;?????????????%路程總長
m=2e5;??????????????%車體質量
vm=80/3.6;??????????%中途限速
vh=60/3.6;??????????%車站限速
T0=90;??????????????%運行時間
a=[0?0.2?0.4?0.6?0.8?-0.25?-0.45?-0.65];????%加速度設置
l_f=-5e-3;??????????%坡道0~500m
l_l=1e-2;???????????%坡道500~1000m
%權重系數，從左往右依次為速度防護、準時性、精準停車、舒適度、能耗
k=[0.4857?0.2728?0.1980?0.0303?0.0132];

KPC=13*kpc;
%遺傳算法主程序
sample=zeros（20010‘single‘）;??%種群總基因庫，每一行為一個個體的基因代碼
%默認第一個關鍵點在坐標0
best_len=zeros（age+11）;???%記錄每代最優個體適應度值
best_gene=zeros（age+1KPC‘single‘）;???%記錄每代最優個體基因

%對于初代的記錄
sample（:11:KPC）=logical（round（rand（NKPC-10）））;??%隨機生成初始種群
[Saasample]=adjust（sampleavhvm）;???????????????%調整初始種群
len_new=fitness（aaSakvmvhT0Lml_fl_l）;?????????%計算個體適應度
index=find（len_new）;????????%剔除0
len_new=len_new（index）;
sample=sample（index:）;
best=find（len_new==min（len_new））;
best_len（1）=len_new（best（1））;??????????%記錄最優個體對應適應度值
best_gene（1:）=sample（best（1）:）;??%記錄最優個體基因編碼

g=1;????????%記錄指針
while?g<=age
????samples=sample;
????len_old=len_new;????????????????%儲存每代個體父代對應適應度值
????
????%殺死不良個體
????%len_old=exp（len_old-sum（len_old）/length（find（len_old）））;%為了擴大總長短的優勢，故采用指數冪的方式加大差距
????sum_len=sum（len_old）;???????%每個個體旅行總長之和
????index=find（len_old）;
????for?i=1:length（index）
????????if?rand（1）????????????len_old（index（i））=0;
????????end
????end
????index=find（len_old）;????%尋找存活的個體
????sample_new=sample（index（randperm（length（index