R中带遗传算法的广义指派问题

如何实现一个广义指派问题：在R

我有一个代码的工作示例，但它不工作：

require(GA)
p <- matrix(c(5, 1, 5, 1, 5, 5, 5, 5, 1), nrow = 3)
t <- c(2, 2, 2) 
w <- c(2, 2, 2)

assigment <- function(x) {
  f <- sum(x * p)
  penalty1 <- sum(w)*(sum(t)-sum(w*x))
  penalty2 <- sum(w)*(1-sum(x))
  f - penalty1 - penalty2  
}  

GA <- ga(type = "binary", fitness = assigment, nBits = length(p),
       maxiter = 1000, run = 200, popSize = 20)
summary(GA) 

require（GA）
p您对适应度函数（即
assignment（）
函数）的定义似乎存在问题


x
是一个二进制向量，而不是理论上的矩阵，因此
sum（x*p）
没有达到您可能期望的效果（注意
x
的长度为9，
p
在您的示例中是一个3x3矩阵）
penalty2
项未正确考虑x{ij}和的约束
对于
penalty1
和
penalty2
，惩罚应该采取不同的行动，第一个是不平等（即，你看过这些出版物吗？谷歌搜索揭示了更多优化/专业的GA实施。