非线性整数规划的遗传算法Matlab程序（附图）通常，非线性整数规划是一个具有指数复杂度的NP问题，如果约束较为复杂，Matlab优化工具箱和一些优化软件比如lingo等，常常无法应用，即使能应用也不能给出一个较为令人满意的解。这时就需要针对问题设计专门的优化算法。下面举一个遗传算法应用于非线性整数规划的编程实例，供大家参考！模型的形式和适应度函数定义如下：这是一个具有200个01决策变量的多目标非线性整数规划，编写优化的目标函数如下，其中将多目标转化为单目标采用简单的加权处理。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。functionFitness=FITNESS(x,FARM,e,q,w)%%适应度函数%输入参数列表%x决策变量构成的4×50的0-1矩阵%FARM细胞结构存储的当前种群，它包含了个体x%e4×50的系数矩阵%q4×50的系数矩阵%w1×50的系数矩阵%%gamma=0.98;N=length(FARM);%种群规模F1=zeros(1,N);F2=zeros(1,N);fori=1:Nxx=FARM{i};ppp=(1-xx)+(1-q).*xx;F1(i)=sum(w.*prod(ppp));F2(i)=sum(sum(e.*xx));endppp=(1-x)+(1-q).*x;f1=sum(w.*prod(ppp));f2=sum(sum(e.*x));Fitness=gamma*sum(min([sign(f1-F1);zeros(1,N)]))+(1-gamma)*sum(min([sign(f2-F2);zeros(1,N)]));聞創沟燴鐺險爱氇谴净。针对问题设计的遗传算法如下，其中对模型约束的处理是重点考虑的地方function[Xp,LC1,LC2,LC3,LC4]=MYGA(M,N,Pm)%%求解01整数规划的遗传算法%%输入参数列表%M遗传进化迭代次数%N种群规模%Pm变异概率%%输出参数列表%Xp最优个体%LC1子目标1的收敛曲线%LC2子目标2的收敛曲线%LC3平均适应度函数的收敛曲线%LC4最优适应度函数的收敛曲线%%参考调用格式[Xp,LC1,LC2,LC3,LC4]=MYGA(50,40,0.3)残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。%%第一步：载入数据和变量初始化loadeqw;%载入三个系数矩阵e,q,w%输出变量初始化Xp=zeros(4,50);LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);LC3=zeros(1,M);LC4=zeros(1,M);Best=inf;酽锕极額閉镇桧猪訣锥。%%第二步：随机产生初始种群farm=cell(1,N);%用于存储种群的细胞结构k=0;whilek%以下是一个合法个体的产生过程x=zeros(4,50);%x每一列的1的个数随机决定fori=1:50R=rand;Col=zeros(4,1);ifR<0.7RP=randperm(4);%1的位置也是随机的Col(RP(1))=1;elseifR>0.9RP=randperm(4);Col(RP(1:2))=1;elseRP=randperm(4);Col(RP(1:3))=1;endx(:,i)=Col;end%下面是检查行和是否满足约束的过程，对于不满足约束的予以抛弃Temp1=sum(x,2);Temp2=find(Temp1>20);iflength(Temp2)==0k=k+1;farm{k}=x;endend%%以下是进化迭代过程counter=0;%设置迭代计数器whilecounter%%第三步：交叉%交叉采用双亲双子单点交叉newfarm=cell(1,2*N);%用于存储子代的细胞结构Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm{Ser(1)};%取出父代AB=farm{Ser(2)};%取出父代BP0=unidrnd(49);%随机选择交叉点a=[A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end)];%产生子代ab=[B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end)];%产生子代bnewfarm{2*N-1}=a;%加入子代种群newfarm{2*N}=b;%以下循环是重复上述过程fori=1:(N-1)A=farm{Ser(i)};B=farm{Ser(i+1)};P0=unidrnd(49);a=[A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end)];b=[B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end)];newfarm{2*i-1}=a;newfarm{2*i}=b;endFARM=[farm,newfarm];%新旧种群合并%%第四步：选择复制FLAG=ones(1,3*N);%标志向量，对是否满足约束进行标记%以下过程是检测新个体是否满足约束fori=1:(3*N)x=FARM{i};sum1=sum(x,1);sum2=sum(x,2);flag1=find(sum1==0);flag2=find(sum1==4);flag3=find(sum2>20);iflength(flag1)+length(flag2)+length(flag3)>0FLAG(i)=0;%如果不满足约束，用0加以标记endendNN=length(find(FLAG)==1);%满足约束的个体数目，它一定大于等于NNEWFARM=cell(1,NN);%以下过程是剔除不满主约束的个体kk=0;fori=1:(3*N)ifFLAG(i)==1kk=kk+1;NEWFARM{kk}=FARM{i};endend%以下过程是计算并存储当前种群每个个体的适应值SYZ=zeros(1,NN);syz=zeros(1,N);fori=1:NNx=NEWFARM{i};SYZ(i)=FITNESS2(x,NEWFARM,e,q,w);%调用适应值子函数endk=0;%下面是选择复制，选择较优的N个个体复制到下一代whilekminSYZ=min(SYZ);posSYZ=find(SYZ==minSYZ);POS=posSY...
