matlab遺傳演算法工具箱變數約束

『壹』 請問，Matlab遺傳演算法工具箱能施加的非線性隱性約束條件嗎謝謝！！！

Matlab遺傳演算法工具箱是可以施加的非線性隱性約束條件的。例如：

min z= 3050*x1³+0.25*x2;

其中x1定義域[-0.381,0.381]，x2定義域[-100,100]

求目標函數值為10時的x1、x2值。

求解結果

x1=0.14169943480903302 x2=5.289387991237991

function [c,ceq]=ga_con(x) %非線性約束條件函數

c=10-(3050*x(1)^3+0.25*x(2));

ceq=[];

『貳』 請高人指點：matlab遺傳演算法工具箱編程，求一個多約束，多元非線性方程的最小值

將下屬兩個目標函數分別保存在兩個m文件中
function f1=func1(x) %第一目標函數
f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;
function f2=func2(x) %第二目標函數
f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;

function GA()
clear;clc;close all
NIND=100; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
NVAR=2; %變數個數
PRECI=20; %變數的二進制位數
GGAP=0.9; %代溝
trace1=[];trace2=[];trace3=[]; %性能跟蹤
%建立區域描述器
% rep([PRECI],[1,NVAR])
FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([1;2],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];
Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %初始種群
v=bs2rv(Chrom,FieldD) ; %初始種群十進制轉換
gen=1;
while gen<MAXGEN,
[NIND,N]=size(Chrom);
M=fix(NIND/2);
ObjV1=func1(v(1:M,:)); %分組後第一目標函數值
FitnV1=ranking(ObjV1); %分配適應度值
SelCh1=select('sus',Chrom(1:M,:),FitnV1,GGAP); %選擇
ObjV2=func2(v(M+1:NIND,:)); %分組後第二目標函數值
FitnV2=ranking(ObjV2); %分配適應度值
SelCh2=select('sus',Chrom(M+1:NIND,:),FitnV2,GGAP); %選擇
SelCh=[SelCh1;SelCh2]; %合並
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重組
Chrom=mut(SelCh); %變異
v=bs2rv(Chrom,FieldD);
trace1(gen,1)=min(func1(v));
trace1(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v));
trace2(gen,1)=min(func2(v));
trace2(gen,2)=sum(func2(v))/length(func2(v));
trace3(gen,1)=min(func1(v)+func2(v));
trace3(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v))+sum(func2(v))/length(func2(v));
gen=gen+1;
end
figure(1);clf;
plot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.');
plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid on;
legend('解的變化','種群均值的變化')
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(2);clf;
plot(trace2(:,1));hold on;
plot(trace2(:,2),'-.');
plot(trace2(:,1),'.');
plot(trace2(:,2),'.');grid;
legend('解的變化','種群均值的變化');
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(3);clf;
plot(trace3(:,1));hold on;
plot(trace3(:,2),'-.');
plot(trace3(:,1),'.');
plot(trace3(:,2),'.');grid;
legend('解的變化','種群均值的變化');
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(4);clf;plot(func1(v));hold on;
plot(func2(v),'r-.');grid;

『叄』 matlab遺傳演算法工具箱求解非線性約束問題，如何在GUI設置，或者這個程序如何編

感覺lb=[2,30];和ub=[2,30];上有問題。根據我的判斷，lb=[2,30];和ub=[];，這樣的話，可以得到，x1=5.91529880464077，x2= 91.34970961511135，y=8.612323770417001

『肆』 用遺傳演算法工具箱怎麼求解線性約束函數

Matlab遺傳演算法工具箱是可以施加的非線性隱性約束條件的。例如：
min z= 3050*x1³+0.25*x2;
其中x1定義域[-0.381,0.381]，x2定義域[-100,100]
求目標函數值為10時的x1、x2值。
求解結果
x1=0.14169943480903302 x2=5.289387991237991
function [c,ceq]=ga_con(x) %非線性約束條件函數
c=10-(3050*x(1)^3+0.25*x(2));
ceq=[];

『伍』 MATLAB遺傳演算法工具箱優化變數定義問題

你定義的目標函數有問題。應把h1、h2、h3看成一個變數組，即h=[h1,h2,h3]，即
function y=Fitfun1（h）
y=25*h(1)+50*h(2)-10*h(3) %為了說回明問題，把函數表達答式寫成該形式
如還不能理解，最好把具體問題貼出來，包括其約束條件，以便我們幫助你。

『陸』 求助：關於matlab遺傳演算法工具箱中約束的輸入問題

遺傳演算法工具箱的函數GA基本調用格式如下：
X = GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
其中前兩個參數分別是適應度函數和變數個數，第三、四個參數（A和b）即為線性不等式約束。

你現在需要做的是，增加幾個線性約束條件：
x1 < x2
x2 < x3
x3 < x4
x4 < x5
不過，有個問題，遺傳演算法等優化工具對不等式約束的要求，都必須是閉集（帶等號的不等式），也就是說，要的是類似下面這樣的約束：
x1 <= x2
x2 <= x3
x3 <= x4
x4 <= x5
不知道你的問題是否允許把約束放寬到上面的形式，如果可以，就很簡單了（如果不能放寬，我暫時還沒想起怎麼解決）：
x1 - x2 <= 0
x2 - x3 <= 0
x3 - x4 <= 0
x4 - x5 <= 0
也就是調用函數時，線性約束的A和b分別為
A = [
1 -1 0 0 0
0 1 -1 0 0
0 0 1 -1 0
0 0 0 1 -1
];
b=[0;0;0;0];

『柒』 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？

『捌』 matlab遺傳演算法工具箱復雜約束條件在哪添加

是Matrix
Laboratory公司自己聘人做出來的，就是最標準的遺傳演算法
不是那種什麼神經網路遺傳演算法，也不是什麼遺傳退火演算法。
如果你自己有這類混雜演算法的工具箱，只能自己去下載第三方的工具箱，當然前提是有人編過
英國謝菲爾德大學有一套自己的遺傳演算法工具箱，比MATLAB默認功能強大一些，但是相對難用
如果你不是有什麼特殊的需求，默認的已經夠了

『玖』 matlab遺傳演算法工具箱應用問題.在適應度函數處應該輸入什麼約束條件怎麼輸入

這個ga工具箱只能解決簡單的線性約束問題，你的約束條件是非線性約束，所以你還是要使用gatbx菲爾德大學的那個工具箱，你的問題帶有不等式約束，轉化為無約束的拉格朗日對偶問題求解