遺傳演算法工具箱中使用rep函數

1. 運用MATLAB遺傳演算法工具箱求解非線性多目標優化問題，煩請高人指點！

matlab中沒有rep這個函數，需要你自己定義這個函數。

2. matlab遺傳演算法工具箱函數的參數問題

可能的原因是：
1.gatbx工具箱下的crtbp函數的文件名為crtbp.m,大小寫不統一所以出現了warning,需要把把專它改為屬小寫的crtbp.m;
2.gatbx屬於第三方工具箱，matlab自身對它是沒有說明的，所以搜不到這些遺傳演算法的指令。

3. matlab語句出錯信息。遺傳演算法REP未定義函數

你用的應該是謝菲爾德開發的工具箱，所以得下載一個他們的工具箱安裝到matlab裡面才能用REP,而且是大寫的

4. 如何調用matlab遺傳演算法工具箱中的bs2rv、crtbase、crtbp等函數

網上下載遺傳工具箱（網上主要有三類，基本差不多都有你說的這幾個函數）。然後加入路徑就可以使用了。

5. Matlab遺傳演算法工具箱里的crtrp函數為何總是出錯

？？在看雷英傑《MATLAB遺傳演算法工具箱及應用》函數用法的時候發現書上的例子不能運行
FielDR=[-10,-5,-3,-1;10,5,3,1]
Chrom=crtrp(6,FielDR)
Error: File: crtrp.M Line: 34 Column: 19
nargin previously appeared to be used as a function or command, conflicting with its use here as the name of a variable.
A possible cause of this error is that you forgot to initialize the
variable, or you have initialized it implicitly using load or eval.
而且工具箱中自帶的例子mpga.m運行也會出錯，錯誤就在crtrp這個函數，不解，求高手幫忙1 樓是crtrp這個m文件的問題，把34行注釋掉再保存運行看看3 樓上面說的很對，你把出問題的那部分注釋掉再保存運行就OK了。4 樓你太有才了哥們留個郵箱吧有什麼問題問你哈我用這個做課題。5 樓真是太謝謝了，有學到一招6 樓:handshake謝謝我這兩天一直在運行就是一直出錯原來是這個問題7 樓我正遇到這個問題,是怎麼回事呀?我試下把34行把34行注釋掉再保存運行看看8 樓謝謝了，剛好碰到了這個問題，我發現這個論壇太好了
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6. MATLAB中遺傳演算法如何處理REP等函數的未識別

具體的不清楚，當年我做遺傳演算法時沒用MATLAB的任何函數，完全是自己寫的程序。

7. matlab遺傳演算法工具箱函數怎樣將下圖調用出來，要詳細過程，有獎勵哦！謝謝啦！很著急

這個是自己弄得GUI吧

8. 使用matlab遺傳演算法工具箱如何加入目標函數中變數的約束條件啊，可否在M文件中加

首先回答你第一個問題：怎麼加入變數的約束條件？

打開遺傳演算法工具箱的窗體中會有下圖所示的選項，即是約束條件的編輯

至於添加的方式，這里要重點的提一下，首先將問題抽象成規劃問題的標准形式（如果你不懂什麼是標准形式的話，建議你去翻閱運籌學那本書，上告訴你什麼是標准形式），然後用矩陣語言寫出來，最後將矩陣的系數填寫到線性不等約束和線性相等約束中，同時定義所求變數x的上界和下界（記住有多少個變數就有多少列，如果你發現有些條件中沒有出現某些變數，那麼就應該用0補足，這個是matlab解決規劃問題與lingo想比較麻煩的一個地方，）。

然後回答你第二個問題：可否在M文件中添加約束條件？

當然可以，界面的東西是為了方便不熟悉matlab編程的人而設計出來的，但是其底層的演算法和介面肯定是有的。

碰到不懂的函數，請記得：help函數名

helpga之後會得到一下一些函數

ga

//這個是定義

Syntax //這個是語法也即是調用的規則

x=ga(fitnessfcn,nvars)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)

x=ga(problem)

[x,fval]=ga(...)

直接給你將最長的那個吧

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)

X是返回所求的解

fitnessfcn是適應度函數

nvars是適應度函數中所含變數的維數

A是不等式約束中變數的系數矩陣，b是不等式約束中不含變數的值矩陣

Aeq是等式約束中變數的系數矩陣，beq是等式約束中不含變數的值矩陣

LB是下界，UB是上界

nonlcon是非線性約束條件

至於options嘛 我也木有用過，其實你也可以不用管的。

懂了木有呢，親？

9. 遺傳演算法工具箱的具體使用

matlab遺傳演算法工具箱函數及實例講解 核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數
【輸出參數】
pop--生成的初始種群
【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數
【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡
【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如['maxGenTerm']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如['normGeomSelect']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])