% clc;
% clear all
data=load('burma14.txt');%eil51 Att48  burma14 st70 Oliver30 bayg29 ch150 ch130 pr226
cityCoor=[data(:,2) data(:,3)];%城市坐标矩阵*
nMax=500;                     %进化次数
indiNumber=20;                 %个体数目
Nc=10;                        %次数
n=size(cityCoor,1);            %城市数目*
cityDist=zeros(n,n);           %城市距离矩阵*
Gbest=zeros(1,nMax);      %各代的最优值*
for i=1:n
    for j=1:n
        if i~=j
            cityDist(i,j)=((cityCoor(i,1)-cityCoor(j,1))^2+...
                (cityCoor(i,2)-cityCoor(j,2))^2)^0.5;
        end
        cityDist(j,i)=cityDist(i,j);
    end
end
individual=zeros(indiNumber,n);
for i=1:indiNumber
    individual(i,:)=randperm(n); %初始化种群  
end
individual;d
indiFit=fitness(individual,cityCoor,cityDist);%计算种群适应度
[value,index]=min(indiFit);
Gbest=value;
deta=zeros(indiNumber,n);
tourGbest=individual(index,:);         %当前群体最优
%%
for K=1:nMax
          for i=1:indiNumber
           indiFit(i)=fitness(individual(i,:),cityCoor,cityDist);%计算种群适应度
           [value,index]=min(indiFit) ;
           Gbest(K)=value;
           tourGbest=individual(index,:);
          end  
%% 步长迭代
   for N=1:Nc
%         deta=randint(indiNumber,n);
        for i=1:indiNumber      
                r=sqrt(sum((individual(i,1)-individual(i,2)).^2));
                if (fitness(individual(i,1))>fitness(individual(i,2)))%计算种群适应度
                          gamma=1;betamin=0.2;beta0=1; beta=(beta0-betamin)*exp(-gamma*r.^2)+betamin;
                         tmpf=0.5*(rand(1,d)-0.5).*n;
                      individual1(i,1)=individual(i,1).*(1-beta)+individual(i,2).*beta+tmpf
                end         
             individual1=DupCK(individual1,i,n);  %调用查重函数     
        end
   end
   %%

end
   %% 结果作图
   [Bm,Bma]=min(Gbest)
plot(1:nMax,Gbest,'--c')
title('寻优过程')
xlabel('迭代次数')
ylabel('适应度值')
hold on



function indiFit=fitness(individual,cityCoor,cityDist)
%% 该函数用于计算个体适应度值
%x           input     个体
%cityCoor    input     城市坐标
%cityDist    input     城市距离
%indiFit     output    个体适应度值

m=size(individual,1);
n=size(cityCoor,1);
indiFit=zeros(m,1);
for i=1:m
    for j=1:n-1
    indiFit(i)=indiFit(i)+cityDist(individual(i,j),individual(i,j+1));
    end
    indiFit(i)=indiFit(i)+cityDist(individual(i,1),individual(i,n));
end

%%  查看重复的和遗漏的
function individual=DupCK(individual,i,n)

ww=tabulate(individual(i,:));
%统计数值型数组中各元素出现的频率，频数
[w,t,m]=unique(individual(i,:));
%t体现w中元素在原向量中的位置，m体现原向量在w中的位置
            ll=sort(t);
            x=tabulate(ll);

            l1=length(ww(:,2));
              if l1<n
                  for k=l1+1:n
                      ww(k,1)=k;
                      ww(k,2)=0;
                   end
              end

            l=length(x(:,2));
              if l<n
                  for k=l+1:n
                      x(k,1)=k;
                      x(k,2)=0;
                   end
              end
    r=0;r1=0;

        for s=1:n
                if x(s,2)==0
                    r=r+1;
                   y(r)=x(s,1) ;      %在这些位置上重复的
                end
                if ww(s,2)==0
                    r1=r1+1;
                    w1(r1)=ww(s,1);   %没有出现的城市，即漏掉的城市编号
                end
        end
       for r2=1:r1
           individual(i,y(r2))=w1(r2);  
       end

2楼: Originally posted by somomo91 at 2017-07-03 06:18:57
没有输入数据，没法运行程序的
可以提供一个简单的样本

for N=1:Nc
         deta=randint(indiNumber,n,[-a,a]);
        for i=1:indiNumber  
            for j=1:indiNumber
                r=sqrt(sum((individual(i,:)-individual(j,:)).^2));
                if (indiFit(individual(i,:))<indiFit(individual(j,:)))%计算种群适应度
                          gamma=1;betamin=0.2;beta0=1; beta=(beta0-betamin)*exp(-gamma*r.^2)+betamin;
                         tmpf=0.5*(rand(1,d)-0.5).*n;
                      individual(i,:)=individual(i,:).*(1-beta)+individual(j,:).*beta+deta;
                      while individual(i,:)>n
                          individual(i,:)=individual(i,:)-n;
                   end
                    while individual(i,:)<1
                          individual(i,:)=individual1(i,:)+n;
                    end  
                end         
               individual=DupCK(individual,i,n);  %调用查重函数
            end
        end
%    end

2楼: Originally posted by somomo91 at 2017-07-03 06:18:57
没有输入数据，没法运行程序的
可以提供一个简单的样本