MATLAB遗传算法工具箱简介

mutougeda

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。

①利用GUI打开并使用MATLAB遗传算法工具箱。
/ ?6 E0 w  h. a& Y0 r  x打开MATLAB选择应用程序，点击Optimization。
8 O" T7 Z4 d0 g


2 w' F# Q% K1 H9 y* W+ `, z打开后显示优化界面第一个solver选择ga

4 a' p% Y6 h6 a; j$ C


) u, H* a  w. y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

* o# ^( b0 |- i$ Z3 t9 g


我优化的函数代码：
+ q# r- J& `' b2 Q8 A; {. I

• 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;
  

) `6 P$ w, O% o# X1 P常用的options
: q. H& R* r2 o% l5 a) k

2 N  Z3 p' X) \/ f  Z- K6 L! ]

( p5 L- D) K; v. W% @4 o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。


1 D9 |# l' v. m. {; h
, d5 j9 F, v2 \: o2 j8 Y& h9 t
- G* u$ i" k5 l7 V②利用命令运行GA工具箱
种群大小200
/ ~. k1 V5 M8 d, E精英解的数量20
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
% E0 V8 g+ l$ ]: V6 W/ Y

• 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
  3 \7 r, Z+ `" X# U0 {' r0 l

, X3 c  N: O+ V& k) j2 G
运行时的结果：


& [7 N% N( P1 |" H& T

yin123

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