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1、第四章遗传算法,生物的进化Evolution过程主要是通过染色体之间的交叉和变异来完成的。基于对自然界中生物遗传与进化机理的模仿，针对不同的问题，很多学者设计了许多不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多种不同的编码方式来模仿不同环境下的生物遗传特性，这样，由不同的编码Coding方法和不同的遗传算子就构成了各种不同的遗传算法。,遗传算法的概念,遗传算法概念,遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）根据适者生存，优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。 对许多用传统数学难以解决或明显失效的复杂问题，特别是优化问题，GA提供了一个行之有效的新途径。,1,图2遗传算
2、法与传统算法比较,1,遗传算法的运行过程,3,4,5,介绍英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱函数.,遗传算法工具箱,工具箱结构,6,种群表示和初始化,适应度计算,选择函数,交叉算子,变异算子,多子群支持,遗传算法中的通用函数,4.1,4.2,4.3,4.4,4.5,4.6,4.7,通过网络下载genetic工具箱，然后把工具箱添加到本机的MATLAB环境中，安装步骤： 1）将工具箱文件夹复制到本地计算机中的工具箱目录下，即将genetic文件放到toolbox文件中 2）有两种方法将工具箱添加到MATLAB搜索路径中， a）命令框里输入：addpath D（安装盘） :matlabtoolb
3、oxgenetic,工具箱添加,b）在主窗口选择file set path Add Folder,3）检验：which 函数.m,function f1=fd1(x) %第一目标函数； f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4;,function f2=fd2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2)+10;,孙细明（10）；吕力（8）；余小鹏（8）；朱湘晖（7）；万文君（7）；胡雄鹰（7）；黄轲（7）；张曦（5）；柳来星（5）；黄利（5）；李新星（5）；张亮（5）；王毅彦（5）,毕业实习与毕业论文导师名额,当存在如下事实：市场上其他设施已
4、经存在的情况下，新设施进入抢占市场份额，此时的设施选址模型被称为竞争设施选址。在研究竞争选址问题时，可将问题分为静态竞争选址问题和动态竞争选址问题，目前研究较多的为静态竞争选址问题，考虑确定和随机两种情况。静态确定型的竞争选址问题基于以下两个基本假设：现存的竞争者已知和固定；消费者以全部需求到最有吸引力的设施，即“胜者获得全部”。 静态随机型的竞争选址问题是基于以下两个基本假设：存在的竞争者是已知和固定的；消费者以概率形式选择设施服务。显然静态随机型竞争选址问题，更符合实际的消费者行为。,本文研究的是网络上的竞争选址问题，研究问题描述为：新进入市场的设施带来市场上需求扩张，同时新设施将要与已存
5、在的提供相同服务的设施争夺市场，已存设施有隶属于同一企业的，也有属于其他竞争对手的。即新设施的选址既要考虑企业外部竞争也要考虑内部竞争。我们所希望看到的是同企业内的已存设施市场损失最小，而本公司可以获得最大收益。这就要考虑新进入市场设施的两个重要的影响：市场扩张和市场份额侵蚀。建立了新设施进入，本企业内市场占有最大，本企业内的已存设施市场吞并最小的双目标模型，即考虑市场扩张和吞并的新设施竞争选址（ECFCL）模型,假设假设原有市场上存在m个设施，新设施的市场份额是从现有的竞争者手中及从市场扩张潜力中获得。现有的市场竞争者，有隶属于一个母公司的，有属于其他公司的。假设现有市场有k个属于一个母公司
6、，其余的m-k个零售点属于其他的竞争对手的公司。,采用线性加权的方法将将此多目标问题转化为单目标求最小的问题,第一步：产生满足约束条件的n个染色体，即产生初始种群，调用了工具箱里crtbp函数，表示本文采用0-1编码，用1表示在相应的位置选址，0表示相应的位置不选址； 第二步：根据初始种群计算目标函数值； Gen=0； 第三步：调用ranking函数，分配适应度值； 第四步：调用select函数，使用随机遍历抽样选择n个体；,第五步：分别调用recombin和mut函数完成重组和变异，并检验是否满足约束条件，对不满足约束的变异，要随机产生可以满足约束的染色体； 第六步：合并第四步和第五步得到的种群，选择最优的n个遗传到下一代。 Gen=Gen+1；返回到第三步，直到Gen达到迭代上限。,选取20个有代表性的节点和33个交通边组成的网络，其中v1-v8为内环，v10-v20为外环，v15和v20处坐落2个大学，v1和v6为比较繁华商业中心。网络中边上的数字表示相邻节点的距离，单位为公里。不失一般性，本文取 。每个需求点的人数、网络节点上已存设施的吸引度、网络节点上候选设施的吸引度跟别见表一、表二和表三。,表一需求点的人数,表三网络节点上候选设施的吸引度,
