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第四章遗传算法,生物的进化Evolution过程主要是通过染色体之间的交叉和变异来完成的。基于对自然界中生物遗传与进化机理的模仿,针对不同的问题,很多学者设计了许多不同的编码方法来表示问题的可行解,开发出了许多种不同的编码方式来模仿不同环境下的生物遗传特性,这样,由不同的编码Coding方法和不同的遗传算子就构成了各种不同的遗传算法。,遗传算法的概念,遗传算法概念,遗传算法(Genetic Algorithms,简称GA)根据适者生存,优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。 对许多用传统数学难以解决或明显失效的复杂问题,特别是优化问题,GA提供了一个行之有效的新途径。,1,图2遗传算法与传统算法比较,1,遗传算法的运行过程,3,4,5,介绍英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱函数.,遗传算法工具箱,工具箱结构,6,种群表示和初始化,适应度计算,选择函数,交叉算子,变异算子,多子群支持,遗传算法中的通用函数,4.1,4.2,4.3,4.4,4.5,4.6,4.7,通过网络下载genetic工具箱,然后把工具箱添加到本机的MATLAB环境中,安装步骤: 1)将工具箱文件夹复制到本地计算机中的工具箱目录下,即将genetic文件放到toolbox文件中 2)有两种方法将工具箱添加到MATLAB搜索路径中, a)命令框里输入:addpath D(安装盘) :matlabtoolboxgenetic,工具箱添加,b)在主窗口选择file set path Add Folder,3)检验:which 函数.m,function f1=fd1(x) %第一目标函数; f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4;,function f2=fd2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2)+10;,孙细明(10);吕力(8);余小鹏(8);朱湘晖(7);万文君(7);胡雄鹰(7);黄轲(7);张曦(5);柳来星(5);黄利(5);李新星(5);张亮(5);王毅彦(5),毕业实习与毕业论文导师名额,当存在如下事实:市场上其他设施已经存在的情况下,新设施进入抢占市场份额,此时的设施选址模型被称为竞争设施选址。在研究竞争选址问题时,可将问题分为静态竞争选址问题和动态竞争选址问题,目前研究较多的为静态竞争选址问题,考虑确定和随机两种情况。静态确定型的竞争选址问题基于以下两个基本假设:现存的竞争者已知和固定;消费者以全部需求到最有吸引力的设施,即“胜者获得全部”。 静态随机型的竞争选址问题是基于以下两个基本假设:存在的竞争者是已知和固定的;消费者以概率形式选择设施服务。显然静态随机型竞争选址问题,更符合实际的消费者行为。,本文研究的是网络上的竞争选址问题,研究问题描述为:新进入市场的设施带来市场上需求扩张,同时新设施将要与已存在的提供相同服务的设施争夺市场,已存设施有隶属于同一企业的,也有属于其他竞争对手的。即新设施的选址既要考虑企业外部竞争也要考虑内部竞争。我们所希望看到的是同企业内的已存设施市场损失最小,而本公司可以获得最大收益。这就要考虑新进入市场设施的两个重要的影响:市场扩张和市场份额侵蚀。建立了新设施进入,本企业内市场占有最大,本企业内的已存设施市场吞并最小的双目标模型,即考虑市场扩张和吞并的新设施竞争选址(ECFCL)模型,假设假设原有市场上存在m个设施,新设施的市场份额是从现有的竞争者手中及从市场扩张潜力中获得。现有的市场竞争者,有隶属于一个母公司的,有属于其他公司的。假设现有市场有k个属于一个母公司,其余的m-k个零售点属于其他的竞争对手的公司。,采用线性加权的方法将将此多目标问题转化为单目标求最小的问题,第一步:产生满足约束条件的n个染色体,即产生初始种群,调用了工具箱里crtbp函数,表示本文采用0-1编码,用1表示在相应的位置选址,0表示相应的位置不选址; 第二步:根据初始种群计算目标函数值; Gen=0; 第三步:调用ranking函数,分配适应度值; 第四步:调用select函数,使用随机遍历抽样选择n个体;,第五步:分别调用recombin和mut函数完成重组和变异,并检验是否满足约束条件,对不满足约束的变异,要随机产生可以满足约束的染色体; 第六步:合并第四步和第五步得到的种群,选择最优的n个遗传到下一代。 Gen=Gen+1;返回到第三步,直到Gen达到迭代上限。,选取20个有代表性的节点和33个交通边组成的网络,其中v1-v8为内环,v10-v20为外环,v15和v20处坐落2个大学,v1和v6为比较繁华商业中心。网络中边上的数字表示相邻节点的距离,单位为公里。不失一般性,本文取 。每个需求点的人数、网络节点上已存设施的吸引度、网络节点上候选设施的吸引度跟别见表一、表二和表三。,表一需求点的人数,表三网络节点上候选设施的吸引度,
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