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标题: MATLAB遗传算法工具箱简介 [打印本页]

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作者: piday123    时间: 2020-9-25 15:40
标题: MATLAB遗传算法工具箱简介

! h8 L0 D& F) m& ^( P: G- h  L
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB软件是一个功能很强大的工具，其中可以使用GA工具箱进行遗传算法的数据优化，下面给出具体的操作简单的实例。
$ Y# Z( Z9 k9 d# r! f% i$ L  k
7 e! z4 f/ x7 A' n2 J) |/ s①利用GUI打开并使用MATLAB遗传算法工具箱。
打开MATLAB选择应用程序，点击Optimization。
8 d) ^) C* l" t; k& x, q
% z; B, [0 _% }4 V
6 v, l' B6 m9 K
打开后显示优化界面第一个solver选择ga



函数（注意是单目标只能有一个函数输出值）的MATLAB代码填入Fitness Funtion，输入变量值为2，其它设置options可以使用自定义，也可以使用默认，这里我的种群设置为200。设置完后点击start
! ?) G# H7 Y3 J# N
( u, H3 s2 i/ s

我优化的函数代码：

• function f=GA_demo(x)
• f1=4*x(1).^3+4*x(1)*x(2)+2*x(2).^2-42*x(1)-14;
• f2=4*x(2).^3+4*x(1)*x(2)+2*x(1).^2-26*x(1)-22;
• f=f1.^2+f2.^2;
  

# _1 K! c, o' _3 V
+ e  W7 T$ r5 a; x常用的options
5 |9 X9 R' h7 f& m" j5 t选项        功能        值
1 D. x. Q6 D' T! oCrossoverFraction        交叉的概率        0-1的小数
* L4 r. N) H$ n# C! c- n% kEliteCount        用于精英原则，
+ o* L  q- D# `- v! Y4 u: F每次遗传中一定会活下来的个体的个数        正整数
FitnessLimit        适应度的范围        标量/ {-Inf}
6 o8 s& I) f) O# Y) o5 fGenerations        迭代遗传的次数        正整数
9 e6 G0 F7 ]% `( l/ NInitialPopulation        初始种群        可以用上一次遗传生成的种群
作为下一次GA的初始种群

当然MATLAB官方说这个优化工具箱将在未来的版本中去除，请留意。
, `! _9 k5 G* p* j) {

# S* ^4 C) N0 \! k! ]2 k! Z+ S
②利用命令运行GA工具箱
; t* F  M5 s- ]& n种群大小200
& t/ `: G1 {1 L& P8 {  [精英解的数量20
; F6 M' s& x) f# `交叉率0.75
迭代次数1000
停止代数（stall generations）与适应度函数值偏差（function tolerance）。若在Stallgenerations设定的代数内，适应度函数值的加权平均变化值小于function tolerance，算法停止

优化的函数是上面GUI中给出的函数

• clear
• clc
• fitnessfcn = @GA_demo;
• % 适应度函数句柄
• nvars = 2;% 个体的变量数目
• options = gaoptimset('PopulationSize',200,'EliteCount',20,'CrossoverFraction',0.75,'Generations',1000,'StallGenLimit',500,'TolFun',1e-100,'PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv}); %参数设置
• [x_best,fval] =ga(fitnessfcn,nvars,[],[],[],[],[],[],[],options);   % 调用ga函数
  

0 q0 \' d* h; ^5 N1 f
! A4 J& ?1 B. K$ Q, e运行时的结果：
* j- D+ c( k5 C& z  _$ E. |" [


" ^: g2 Z$ X: d

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作者: NingW    时间: 2020-9-25 16:35
MATLAB遗传算法工具箱简介

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