【遗传算法不求人】MATLAB轻代码玩转GA：0-1背包问题+混合整数规划

课程简介

hello！同学们大家好，今天我们正式开启《优化问题系列教程》，
优化类问题大量出现在科研学习以及建模比赛中，但是我发现既往课程都太关注在理论讲解部分，而忽视了实践应用，
很多代码小白基础较弱，很难入门优化类算法
因此，本人以轻代码为基础，开发了此系列课程。本次课程主要用来解决0-1背包问题。

视频课程

【遗传算法不求人】MATLAB轻代码玩转GA：背包问题+混合整数规划

问题描述

1.初始化，导入数据、设置变量

%% 0-1背包问题
clc;clear;%清理变量
%读取数据
Date=xlsread('背包数据模板.xlsx');%背包数据存储在此excel文件中
limit=1000;%背包承重限制
%% 以下指标自动识别
Weight=Date(:,2)';%各个物品的质量
Price=Date(:,3)';%各个物品的价值
Price=-Price;%求解方向
[~,n]=size(Price);%变量数目n
Integer=1:n;%对应整数的自变量位置

2.MATLAB语法表示—GA（全局优化器）

% 将固定参数传递给 objfun
objfun = @(X)Obj_Fun(X,Price);

% 设置非默认求解器选项
options = optimoptions("ga","EliteCount",5,"MaxGenerations",50,...
    "PopulationSize",100,"CrossoverFraction",0.9,"Display","iter","PlotFcn",...
    ["gaplotdistance","gaplotgenealogy","gaplotstopping","gaplotbestf",...
    "gaplotbestindiv","gaplotrange"]);

% 求解
[solution,objectiveValue] = ga(objfun,n,Weight,limit,[],[],zeros(n,1),ones(n,...
    1),[],Integer,options);

% 清除变量
clearvars objfun options

3.MATLAB语法表示—intlinprog （标准优化器）

建议再接一个标准优化器，更加完整、严谨，具体内同可观看视频教程

资源获取

①代码+数据：关注微信公众号【橙子数据军团】，后台回复“001”获取
②GA优化器参数详解PDF:
https://download.csdn.net/download/gccaizr/85104983

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