【自编】利用遗传退火算法解决飞行冲突问题的MATLAB代码

实现了一个使用遗传退火算法解决飞行冲突问题的优化过程：
1.参数设置：设置了算法的一些参数，如迭代次数、种群大小、变异率、初始温度和冷却速率。
2.生成初始种群：通过随机生成坐标，创建了一个包含随机个体的初始种群。
3.准备运行图：创建了一个图形窗口，用于展示种群在解空间中的演化过程。
4.主循环：在每次迭代中，计算种群中每个个体的适应度，找到当前种群中适应度最高的个体，更新温度，生成新的种群，更新种群，并将种群和最优解的位置绘制在图中。
5.适应度函数：定义了一个简单的适应度函数，用于评估飞行冲突问题的解的质量。在这个示例中，适应度函数是飞行冲突问题的负值，即越小越好。

整个过程通过遗传退火算法，通过不断迭代、变异和温度调节，寻找最优解。

文件列表：
genetic_annealing_flight_conflict.m


运行例图：



利用遗传退火算法解决飞行冲突问题的MATLAB代码.rar (1.3 KB, 下载次数: 0, 售价: 300 积分)

2024-5-5 17:04 上传

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