免疫算法和遗传算法解决物流选址问题问题

基于matlab程序，对解决物流选址问题有很大的帮助

function rets=bestselect（individualsmn）
% 初始化记忆库依据excellence，将群体中高适应度低相似度的overbest个个体存入记忆库
% m                  input          抗体数
% n                  input          记忆库个体数\父代群规模
% individuals        input          抗体群
% bestindividuals    output         记忆库\父代群

% 精英保留策略，将fitness最好的s个个体先存起来，避免因其浓度高而被淘汰
s=3;
rets=struct（‘fitness‘zeros（1n） ‘concentration‘zeros（1n）‘excellence‘zeros（1n）‘chrom‘[]）;
[fitnessindex] = sort（individuals.fitness）;
for i=1:s
    rets.fitness（i） = individuals.fitness（index（i））;   
    rets.concentration（i） = individuals.concentration（index（i））;
    rets.excellence（i） = individuals.excellence（index（i））;
    rets.chrom（i:） = individuals.chrom（index（i）:）;
end

% 剩余m-s个个体
leftindividuals=struct（‘fitness‘zeros（1m-s） ‘concentration‘zeros（1m-s）‘excellence‘zeros（1m-s）‘chrom‘[]）;
for k=1:m-s
    leftindividuals.fitness（k） = individuals.fitness（index（k+s））;   
    leftindividuals.concentration（k） = individuals.concentration（index（k+s））;
    leftindividuals.excellence（k） = individuals.excellence（index（k+s））;
    leftindividuals.chrom（k:） = individuals.chrom（index（k+s）:）;
end

% 将剩余抗体按excellence值排序
[excellenceindex]=sort（1./leftindividuals.excellence）;

% 在剩余抗体群中按excellence再选n-s个最好的个体
for i=s+1:n
    rets.fitness（i） = leftindividuals.fitness（index（i-s））;
    rets.concentration（i） = leftindividuals.concentration（index（i-s））;
    rets.excellence（i） = leftindividuals.excellence（index（i-s））;
    rets.chrom（i:） = leftindividuals.chrom（index（i-s）:）;
end

end

 属性            大小     日期    时间   名称
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