使用遗传算法和matlab进行资源分配

Question

我正在处理资源分配问题，在这个我有50000资源，我想在6模块上分发它。目标是

f(i)=1-exp(-b(i)*w(i)); for i=1 to 6
g(i)=1+2*exp(-b(i)*w(i)); for i=1 to 6
ff=(c1-c2)*a(i)*v(i)*f(i)/g(i)+c2*a(i)+c3*w(i);  for i=1 to 6

和a（i），b（i），c1，c2，c3和v（i）是已知的

和consrtaont是

w（i）＆lt; = w whare i = 1至6

w（i）＆gt; = 0和

R（I）= 1-EXP（-b（I）* W（I））/ 1 + 2 * EXP（-b（I）* W（i））的＆GT; = 0.9;即，每个模块的r（i）> = 0.9

所以我需要W（i）i = 1到6，总w是50000。

请任何人告诉我如何使用遗传算法。

谢谢。

Answer 1

评估函数不足以确定遗传算法的外观，因为即使评估函数非常重要，它也不是问题的唯一部分。为了全面评估您的问题，需要至少知道以下内容：

1. 每个模块和总数有哪些限制 分配？例如，每个都有容量限制 模块？
2. 我们正在处理什么样的资源？在那儿 资源之间的依赖关系，无论是函数还是时间？
3. 我们处理的是什么问题？是否所有资源都是如此 已分配或我们是否打算使用它们来执行某项任务 （因此，我们将在每个模块中使用特定类型的资源）？

假设您需要分配所有资源，最简单（也许是最愚蠢的）解决方案是将每个资源将被指定到染色体中的模块编码，并且具有50.000长串1，2，3，......和6的。当然，所有位串运算符都可以应用于此解决方案，但稍作修改。

由于使用长度为50.000个字符的字符串，我们需要替代方案。如果每个资源上都有任何数字参数，我们可以考虑创建由组中心组成的表示，并根据资源与每个中心的距离来对资源进行聚类。然而，应该将资源有意义地转换为多维实数集。为了创建它，我们需要更多地了解资源本身。