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clc clear N=400; %[POP1,POP2]=population(N); POP1=cell(400,16); POP2=cell(400,16); generation=1; while generation<2000 q=[100;150;80;80;80;60;180;120;80;60;100;50;200;250;60;120]; Ne=zeros(400,1); %%20行的0矩阵，用于存储Ne的值%%% Nv=zeros(400,1); %%20行的0矩阵，用于存储Nv的值%%% L=zeros(400,1); %%20行的0矩阵，用于存储L的值%%% fitness=zeros(400,1); %%20行的0矩阵，用于存储适应度值%%% for P=1:400 %x=zeros(4,16); %机床分配矩阵%% %y=zeros(4,16); %零件分配矩阵%% z=zeros(4,32); %z=POP2{P,1}; %如果对整个种群(400个个体)操作时使用的循环 y=z(:,17:32); x=z(:,1:16); w=zeros(16,16); W=cell(16,1); W{1,1}=[0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; W{2,1}=[1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]; W{3,1}=[1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]; W{4,1}=[1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]; W{5,1}=[0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; W{6,1}=[0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0;0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0]; W{7,1}=[0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]; W{8,1}=[0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0]; W{9,1}=[0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]; W{10,1}=[0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1;0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1]; W{11,1}=[0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1;0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1;0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1]; W{12,1}=[0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1]; W{13,1}=[0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1;0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1]; W{14,1}=[0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0]; W{15,1}=[0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0]; W{16,1}=[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]; t=zeros(16,16); T=cell(16,1); T{1,1}=[0 0 0 0 0 10 5 0 0 7 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 15 0 0 7 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 15 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0]; T{2,1}=[5 0 0 0 0 4 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0;0 5 0 0 0 4 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0;5 0 0 0 0 4 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0]; T{3,1}=[8 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3;0 8 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0;8 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0]; T{4,1}=[3 0 0 0 0 5 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0;3 0 0 0 0 0 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0;0 3 0 0 5 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0]; T{5,1}=[0 7 0 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 7 7 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; T{6,1}=[0 0 0 3 5 0 0 0 0 0 0 0 5 0 3 0;0 0 3 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 3 0 0]; T{7,1}=[0 6 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0;6 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0;6 0 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0]; T{8,1}=[0 3 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 2 0 12 0]; T{9,1}=[0 3 0 9 3 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0;3 0 0 9 3 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0;3 0 0 9 3 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0]; T{10,1}=[0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 4 0 0 3 0 3;0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 4 0 0 3 0 3]; T{11,1}=[0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 4 0 3;0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 4 0 3;0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 4 3]; T{12,1}=[0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 6 0 0 0 0 6]; T{13,1}=[0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 5 0 0 7 0 6;0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 5 0 0 7 0 6]; T{14,1}=[0 0 3 0 0 0 0 0 4 0 0 5 0 0 0 0;0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 0 0 0;3 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 5 0 0 0 0]; T{15,1}=[0 0 3 0 0 0 0 0 7 0 0 8 0 0 0 0;3 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 8 0 0 0 0]; T{16,1}=[0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0;0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0;5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0]; for i=1:16 w(i,:)=POP2{P,1+i}'*W{i,1}; t(i,:)=POP2{P,1+i}'*T{i,1}; end %%生成特定路径下的W(i，j) ,t(i,j)%% middle=zeros(16,16); %%一个个体N。值的计算for j=1:16零件索引%% for k=1:16 %%机床索引% middle(j,k)=abs(x(1,k)-y(1,j))+abs(x(2,k)-y(2,j))+abs(x(3,k)-y(3,j))+abs(x(4,k)-y(4,j)); end %end ne=zeros(16,16); for i=1:16 for j=1:16 ne(i,j)=w(i,j)*middle(i,j); end end %%一个个体Ne值的计算%%% Ne(P,1)=sum(sum(ne))/2; %%种群中20个个体的Ne值输出%% d=sum(x,2); %%NV部分的程序%%%%%%%%% e=zeros(4,1); f=zeros(4,1); for i=1:4 f(i,1)=d(i,1)*e(i,1); end g=sum(f,1); A=zeros(16,16,4); for i=1:16 for j=1:16 for k=1:4 A(i,j,k)=w(i,j)*x(k,j)*y(k,i); end end end %%%%%%%NV部分的程序%%%%%%% B=zeros(16,16,4); for j=1:16 for i=1:16 for k=1:4 B(i,j,k)=w(i,j)*t(i,j)*q(i)*y(k,i); end end end L1=sum(B,3); %%生成零件一机床载荷矩阵L1(i,j).%%% L2=sum(L1,1); %%生成机床载荷矩阵L2(j)%%%% L3=sum(sum(L1))/16; %%求机床的平均载荷L3%%%%%% I=zeros(16,1); for j=1:16 I(j)=abs(L2(j)-L3)/L3; end L(P,1)=sum(1,2); fitness(P)=1/(0.382*Ne(P)+0.191*Nv(P)+0.427*L(P)); %计算每个个体的适应度值%%% end %%%%对400个个体的循环结束%%% LC1(1,generation+1)=1/mean(fitness); LC2(1,generation+1)=1/max(fitness); NEWPOP1=zeros(400,48); select1=zeros(400,1); select1=fitness; R=zeros(392,1); Max8=zeros(8,1); for i=1:8 select2=max(select1); for j=1:400 if select1(j,1)==select2 NEWPOP1(i,:)=POP1(j,:); select1(j,1)=0; max8(i,:)=fitness(j,:); break end end end %选择适应值最大的5个数进入下一代种群% select3=zeros(400,1); %%后面的35个个体用轮盘赌法选择%%%%%%% for i=1:400 if select1(i)==0 select3(i)=0; else select4=select1(1:i,1); select3(i)=sum(select4,1); end select5(i,1)=select3(i)/sum(select1,1); end s=0; while s<392 r=rand(1); R(s+1,1)=r; if r end for i=1:399 if r>=select5(i,1)&&r<=select5(i+1,1)&&select5(i,1)~=0 NEWPOP1(s+9,:)=POP1(i+1,:); break else if r>=select5(i,1)&&r<=select5(i+1,1)&&select5(i,1)==0 NEWPOP1(s+9,:)=POP1(i+1,:); break end end %NEWPOP1(s+3,:)=POP1(20,:); end s=s+1; end for cross=1:6 ser=randperm(392); aa=NEWPOP1((8+ser(1)),:); bb=NEWPOP1((8+ser(2)),:); cc=NEWPOP1((8+ser(3)),:); dd=NEWPOP1((8+ser(4)),:); ee=NEWPOP1((8+ser(5)),:); ff=NEWPOP1((8+ser(6)),:); gg=NEWPOP1((8+ser(7)),:); hh=NEWPOP1((8+ser(8)),:); ii=NEWPOP1((8+ser(9)),:); jj=NEWPOP1((8+ser(10)),:); kk=NEWPOP1((8+ser(11)),:); mm=NEWPOP1((8+ser(12)),:); oo=NEWPOP1((8+ser(13)),:); pp=NEWPOP1((8+ser(14)),:); qq=NEWPOP1((8+ser(15)),:); vv=NEWPOP1((8+ser(16)),:); C1=unidrnd(15); %随机生成3个交叉点%%%%%%%%%%%%% C2=unidrnd(15); C3=unidrnd(15); A=[aa(:,1:C1),bb(:,(C1+1):16),aa(:,17:(C2+16)),bb(:,(C2+17):32),aa(:,33:(C3+32)),bb(:,(C3+33):end)]; B=[bb(:,1:C1),aa(:,(C1+1):16),bb(:,17:(C2+16)),aa(:,(C2+17):32),bb(:,33:(C3+32)),aa(:,(C3+33):end)]; C=[cc(:,1:C1),dd(:,(C1+1):16),cc(:,17:(C2+16)),dd(:,(C2+17):32),cc(:,33:(C3+32)),dd(:,(C3+33):end)]; D=[dd(:,1:C1),cc(:,(C1+1):16),dd(:,17:(C2+16)),cc(:,(C2+17):32),dd(:,33:(C3+32)),cc(:,(C3+33):end)]; E=[ee(:,1:C1),ff(:,(C1+1):16),ee(:,17:(C2+16)),ff(:,(C2+17):32),ee(:,33:(C3+32)),gg(:,(C3+33):end)]; F=[ff(:,1:C1),ee(:,(C1+1):16),ff(:,17:(C2+16)),ee(:,(C2+17):32),ff(:,33:(C3+32)),ee(:,(C3+33):end)]; G=[gg(:,1:C1),hh(:,(C1+1):16),gg(:,17:(C2+16)),hh(:,(C2+17):32),gg(:,33:(C3+32)),hh(:,(C3+33):end)]; H=[hh(:,1:C1),gg(:,(C1+1):16),hh(:,17:(C2+16)),gg(:,(C2+17):32),hh(:,33:(C3+32)),gg(:,(C3+33):end)]; I=[ii(:,1:C1),jj(:,(C1+1):16),ii(:,17:(C2+16)),jj(:,(C2+17):32),ii(:,33:(C3+32)),jj(:,(C3+33):end)]; J=[jj(:,1:C1),ii(:,(C1+1):16),jj(:,17:(C2+16)),ii(:,(C2+17):32),jj(:,33:(C3+32)),ii(:,(C3+33):end)]; K=[kk(:,1:C1),mm(:,(C1+1):16),kk(:,17:(C2+16)),mm(:,(C2+17):32),kk(:,33:(C3+32)),mm(:,(C3+33):end)]; M=[mm(:,1:C1),kk(:,(C1+1):16),mm(:,17:(C2+16)),kk(:,(C2+17):32),mm(:,33:(C3+32)),kk(:,(C3+33):end)]; O=[oo(:,1:C1),pp(:,(C1+1):16),oo(:,17:(C2+16)),pp(:,(C2+17):32),oo(:,33:(C3+32)),pp(:,(C3+33):end)]; P=[pp(:,1:C1),oo(:,(C1+1):16),pp(:,17:(C2+16)),oo(:,(C2+17):32),pp(:,33:(C3+32)),oo(:,(C3+33):end)]; Q=[qq(:,1:C1),vv(:,(C1+1):16),qq(:,17:(C2+16)),vv(:,(C2+17):32),qq(:,33:(C3+32)),vv(:,(C3+33):end)]; V=[vv(:,1:C1),qq(:,(C1+1):16),vv(:,17:(C2+16)),qq(:,(C2+17):32),vv(:,33:(C3+32)),qq(:,(C3+33):end)]; NEWPOP2=NEWPOP1; NEWPOP2((8+ser(1)),:)=A; NEWPOP2((8+ser(2)),:)=B; NEWPOP2((8+ser(3)),:)=C; NEWPOP2((8+ser(4)),:)=D; NEWPOP2((8+ser(5)),:)=E; NEWPOP2((8+ser(6)),:)=F; NEWPOP2((8+ser(7)),:)=G; NEWPOP2((8+ser(8)),:)=H; NEWPOP2((8+ser(9)),:)=I; NEWPOP2((8+ser(10)),:)=J; NEWPOP2((8+ser(11)),:)=K; NEWPOP2((8+ser(12)),:)=M; NEWPOP2((8+ser(13)),:)=O; NEWPOP2((8+ser(14)),:)=P; NEWPOP2((8+ser(15)),:)=Q; NEWPOP2((8+ser(16)),:)=V; end mutation1=zeros(400,1); mutation2=zeros(400,48); NEWPOP4=NEWPOP2; for i=9:400 for M2=1:48 M1=rand(1); %%%%产生循环随机数M1，如果M1小于0.01(变异概率)则进行变异操作%%%% mutation2(i,M2)=M1; if M1<0.01 %%M1小于0.01.(循环到的第i行)进行变异操作%%%% if M2<=32 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(4); end if M2>=33&&M2<=36 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end if MZ>=37&&M2<=38 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(2); end if M2==39 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end if M2==40 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(1); end if M2==41 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end if M2==42 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(2); end if M2==43 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end if M2==44 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(1); end if M2==45 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(2); end if M2==46 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end if M2==47 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(2); end if M2==48 NEWPOP2(i,M2)=unidrnd(3); end end end end %%根据M2给出的位置，限定不同位置上面变异的范围%%% NEWPOP3=NEWPOP2; POP1=NEWPOP3; for i=1:400 %将选择、交叉、变异后形成的新种群NEWPOP3由实数编%% %码转换成矩阵形式，可用于新适应值得计算%% trans1=zeros(4,32); for j=1:32 col=zeros(4,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans1(:,j)=col; end POP2{i,1}=trans1; trans2=zeros(3,1); for j=33:36 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans2=col; end POP2{i,2}=trans2; trans3=zeros(2,1); for j=37:38 col=zeros(2,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans3=col; POP2{i,j-31}=trans3; end trans4=zeros(3,1); for j=39 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans4=col; POP2{i,j-31}=trans4; end trans5=zeros(1,1); for j=40 col=zeros(1,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans5=col; POP2{i,j-31}=trans5; end trans6=zeros(3,1); for j=41 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=l; trans6=col; POP2{i,j-31}=trans6; end for j=42 col=zeros(2,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans7=col; POP2{i,j-31}=trans7; end trans8=zeros(3,1); for j=43 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans8=col; POP2{i,j-31}=trans8; end trans9=zeros(1,1); for j=44 col=zeros(1,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans9=col; POP2{i,j-31}=trans9; end trans10=zeros(2,1); for j=45 col=zeros(2,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans10=col; POP2{i,j-31}=trans10; end trans11=zeros(3,1); for j=46 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans11=col; POP2{i,j-31}=trans11; end trans12=zeros(2,1); for j=47 col=zeros(2,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans12=col; POP2{i,j-31}=trans12; end trans13=zeros(3,1); for j=48 col=zeros(3,1); col(NEWPOP3(i,j))=1; trans13=col; POP2{i,j-31}=trans13; end end generation=generation+l; end figure(1); plot(LC3); xlabel('迭代次数'); ylabel('每代最优解的Z值'); figure(2); plot(LC1); xlabel('迭代次数'); ylabel('每代最优解的Z值'); |
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