【优化分配】基于遗传算法求解搜索区域分配优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

搜索区域分配优化问题是将搜索区域分配给多个搜索者，以最大化搜索效率的问题。该问题在许多领域都有应用，例如搜索救援、矿产勘探、环境监测等。

遗传算法是一种常用的优化算法，它以生物进化为灵感，通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。遗传算法具有鲁棒性强、全局搜索能力强等优点，因此非常适合求解搜索区域分配优化问题。

问题描述

搜索区域分配优化问题可以描述如下：

给定一个搜索区域，将其划分为 �n 个子区域，并将其分配给 �m 个搜索者。每个搜索者的搜索效率与所分配的子区域有关。目标是找到一种分配方案，使得搜索效率最大化。

遗传算法求解

遗传算法求解搜索区域分配优化问题的步骤如下：

  1. 初始化种群。 种群由一组随机生成的染色体组成，每个染色体代表一种分配方案。

  2. 计算种群的适应度。 适应度函数根据每个染色体的搜索效率来计算。

  3. 选择。 根据适应度，选择种群中最好的染色体进行繁殖。

  4. 交叉。 将两个选定的染色体进行交叉，生成新的染色体。

  5. 变异。 对新的染色体进行变异，以增加种群的多样性。

  6. 重复步骤2-5，直到达到终止条件。 终止条件可以是达到最大迭代次数、适应度达到某个阈值等。

📣 部分代码

clcclearplane=[2  16   610  1;     %plane performance matrix 飞机性能      2  21   815  1;       2  15   540  1       2  9    750  1];xp=-1000;  yp=-1000;      %air port location  机场位置x0=0;    y0=0;            %search boundery    搜索边界x1=1000; y1=500;dx=20;   dy=-20;          %ocean current     洋流p=2;                      %the density of grid(km per grid)  网格密度Q=100;                    %quantity of populationgen=240;                 %genetic algebra  遗传代数mode=1;                   %概率平均分布模式                         width=50;                  %the width of scan areaM=0.3;                     %mutation rate;%initial 初始化​plane_num=sum(plane(:,1));[r,c]=size(plane);grad(1)=plane(1,1);for i=2:r    grad(i)=grad(i-1)+plane(i,1);

⛳️ 运行结果

结论

遗传算法是一种有效的方法来求解搜索区域分配优化问题。它能够找到更好的分配方案，从而提高搜索效率。

🔗 参考文献

[1] 魏心泉,王坚.多目标资源优化分配问题的Memetic算法[J].控制与决策, 2014, 29(5):6.DOI:10.13195/j.kzyjc.2013.0245.

[2] 涂启玉.基于小生境遗传算法的区域水资源优化配置[J].水利科技与经济, 2008, 014(003):207-209.

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