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轮胎路面接触问题及其分片ritz解法（原版论文）
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内容提示：轮胎路面接触问题及其分片ritz解法（原版论文）
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房地产股票市场溢出效应研究
Spillover Effect between Real Estate Stock Markets
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王文甫 明娟. [J]. 统计研究, ): 16-23.
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版权所有 & 《统计研究》编辑部
通讯地址：北京月坛南街75号(100826)
电话：010-　E-mail:
本系统由设计开发遗传算法入门程序例子
参考：《智能控制》作者刘金琨，电子工业出版社
利用遗传算法求取Rosenbrock函数的最大值
该函数有两个局部极大值点，分别是f(2.048,-2.048)=,& f(-2.048,-2.048)=;其中后者为全局最大点
Matlab程序：
%Generic Algorithm for function f(x1,x2) optimum
%Parameters
Size=80; % 80个群
umax=2.048;
umin=-2.048;
E=round(rand(Size,2*CodeL));&&& % Initial Code
%Main Program
for k=1:1:G
&&& time(k)=k;
&&& for s=1:1:Size
&&&&&&& m=E(s,:);
&&&&&&& y1=0;y2=0;
&&&&&&& %Uncoding
&&&&&&& m1=m(1:1:CodeL);
&&&&&&& for i=1:1:CodeL
&&&&&&&&&&& y1=y1+m1(i)*2^(i-1);
&&&&&&& end
&&&&&&& x1=(umax-umin)*y1/1023+
&&&&&&& m2=m(CodeL+1:1:2*CodeL);
&&&&&&& for i=1:1:CodeL
&&&&&&&&&&& y2=y2+m2(i)*2^(i-1);
&&&&&&& end
&&&&&&& x2=(umax-umin)*y2/1023+
&&&&&&& F(s)=100*(x1^2-x2)^2+(1-x1)^2;
&&& Ji=1./F;
&&& % Step 1 : Evaluate BestJ
&&& BestJ(k)=min(Ji);
&&& fi=F;&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& %Fitness Function
&&& [Oderfi,Indexfi]=sort(fi);&&&& %Arranging fi small to bigger
&&& Bestfi=Oderfi(Size);&&&&&&&&&& %Let Bestfi=max(fi)
&&& BestS=E(Indexfi(Size),:);&&&&& %Let BestS=E(m), m is the Indexfi belong to max(fi)
&&& bfi(k)=B
&&& % Step 2 : Select and Reproduct Operation 选择算子
&&& fi_sum=sum(fi);
&&& fi_Size=(Oderfi/fi_sum)*S
&&& fi_S=floor(fi_Size);&&&&&&& %Selecting Bigger fi value
&&& kk=1;&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& %选择贡献比较大的
&&& for i=1:1:Size
&&&&&&& for j=1:1:fi_S(i)&&&&&&& %Select and Reproduce
&&&&&&&&&&& TempE(kk,:)=E(Indexfi(i),:);
&&&&&&&&&&& kk=kk+1;&&&&&&&&&&&&& %kk is used to reproduce
&&&&&&& end
&&& % Step 3 : Crossover Operation
&&& pc=0.60;
&&& n=ceil(20*rand);% rand，随时变化的单个数据
&&& for i=1:2:(Size-1)
&&&&&&& temp=
&&&&&&& if pc&temp&&&&&&&&&&&&&&&&& % Crossover Condition
&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&& for j=n:1:20
&&&&&&&&&&&&&&& TempE(i,j)=E(i+1,j); %对没有交叉的某个群体，matlab语法设置该行数据为0
&&&&&&&&&&&&&&& TempE(i+1,j)=E(i,j);
&&&&&&&&&&& end
&&&&&&& end
&&& TempE(Size,:)=BestS; %保留最好的一个
&&& E=TempE;
&&& % Step 4: Mutation Operation
&&& %pm=0.001;
&&& %pm=0.001-[1:1:Size]*(0.001)/S %Bigger fi, smaller Pm
&&& %pm=0.0;&&& % No mutation
&&& pm=0.1;&&&& % Big mutation
&&& for i=1:1:Size
&&&&&&& for j=1:1:2*CodeL
&&&&&&&&&&& temp=
&&&&&&&&&&& if pm&temp&&&&&&&&&&&&&&& %Mutation Condition
&&&&&&&&&&&&&&& if TempE(i,j)==0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&& TempE(i,j)=1;
&&&&&&&&&&&&&&& else
&&&&&&&&&&&&&&&&&&& TempE(i,j)=0;
&&&&&&&&&&&&&&& end
&&&&&&&&&&& end
&&&&&&& end
&&& %Guarantee TempPop(30,:) is the code belong to the best individual(max(fi))
&&& TempE(Size,:)=BestS; % 保留最好的
&&& E=TempE;
Max_Value=Bestfi
figure(1);
plot(time,BestJ);
xlabel('Times');ylabel('Best J');
figure(2);
plot(time,bfi);
xlabel('times');ylabel('Best F');
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