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我们一般使用遗传算法是用来处理最优解问题的#xff0c;下面是一个最优解问题的例子
打开遗传算法工具箱
①在Matlab界面找到应用程序选项#xff0c;点击应用程序(英文版的Matlab可以点击App选项) ②找到Optimization工具箱#xff0c;点击打开
创建所需要…解决问题
我们一般使用遗传算法是用来处理最优解问题的下面是一个最优解问题的例子
打开遗传算法工具箱
①在Matlab界面找到应用程序选项点击应用程序(英文版的Matlab可以点击App选项) ②找到Optimization工具箱点击打开
创建所需要的变量
标准形式
首先需要把方程转换为标准形式也就是所有的方程都需要以≤的方式连接 目标函数也必须是min类型的如果是max类型则需要提取出一个符号后再来求解
创建变量
我们先需要在Matlab的工作区创建以下几个变量
变量名称变量作用变量形式f目标函数函数文档形式A,b线性不等式约束矩阵Aeq,beq线性不等式约束的左侧系数右侧约束矩阵lb,ub决策变量上下界矩阵c,ceq非线性不等式约束和非线性等式约束函数文档形式
f funcition f optimizations(x)f (x(1)-2)^2 (x(2)-1)^2 (x(3)-7)^2 (x(4)-9)^2
endAb 这里需要注意的是B矩阵是一个列向量用来保存所有线性约束的右侧
Aeqbeq
这个例题并未出现线性等式的约束所以我们可以直接赋值两个空矩阵
lbub cceq
非线性等式和非线性不等式我们也需要单独用一个函数进行存放
遗传算法工具箱 我们需要做以下几个步骤 Solver 是选择函数我们需要选择最后一个遗传算法的函数 Fitness funcition 是我们的目标函数用加上我们创建的函数名即可 Number of variables 是我们变量的个数 Constraints 里面可以填写刚刚我们创建的变量矩阵 需要注意的是选择整数的那一项我们是无法填写的因为整数约束会和遗传算法产生冲突
接着在右侧的Option中如果我们需要作图可以勾选前三个选项如下图 接着在下面的display to command window改成迭代 点击Start按键开始运行遗传算法 在最下面的final point可以获得我们的最优解 如果需要遗传算法工具箱的源码可以点击file找到generate code
