遺傳演算法工具箱界面高級用法

㈠ 如何調用MATLAB遺傳演算法工具箱

1、打開MATLAB軟體。

㈡ 用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題，現在需要一個matlab程序，求高人指點

用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題的步驟：

1、根據題意，建立自定專義目標函數，ga_fun1(x)

2、在命令窗屬口中，輸入

>> optimtool %調用遺傳演算法工具箱

3、在遺傳演算法工具箱界面中，分別對Fitnessfunction框內輸入@ga_fun1（）；A框內輸入[1,1,1]；b框內輸入16；Aeq框內輸入[]；beq框內輸入[]；Lower框內輸入[0,0,0]；Upper框內輸入[]；

4、單擊Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

㈢ matlab的遺傳演算法優化工具箱怎麼用

如果按照默認設來置來運行GA，輸入源fitness函數和未知量個數，就可以運行了。通常，優化問題的目標函數就是fitness函數。如果想重新設置一下GA的參數，可在options處，設置，具體參數設置還要看看幫助文件。

㈣ 怎麼使用matlab遺傳演算法工具箱GUI

恩
有的
你只要在matlab的command中輸入gatool就會出現遺傳工具箱的gui界面所有通過版命令行權實現的options都可以通過這個界面設置，很方便也很傻瓜，挺好用的如果需要，還可以使用菜單中的file將gui文件保存為m代碼，這樣就不需要自己寫程序，卻得到了m代碼

㈤ 如何使用遺傳演算法工具箱

you matlab么？？？如果有的話，先看看怎麼用，先入門再請教哦。不然不知道怎麼說

㈥ 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])

㈦ 遺傳演算法工具箱的使用方法

去GOOGLE，BAIDU上去搜索、

㈧ 求解：怎樣使用MATLAB中的遺傳演算法計算器Optimization Tool中的GA——Genetic Algorithm,如圖，重謝

比如通過MATLAB遺傳演算法的思想求解f(x)=x*sin(10pi*x)+2.0,-1<=x<=2的最大值問題，結果精確版到3位小數。

首先在matlab命令權窗口輸入f=@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2) 輸出結果為

>> f=@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)

f =

@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)

接著輸入gatool會打開遺傳演算法工具箱

顯示51代之後演算法終止，最小結果為-3.85027334719567，對應的x為1.851，由於自定義函數加了負號，所以原式的最大值為3.85027334719567，對應的x為1.851。

不過這是遺傳演算法得到的結果，每次運行的結果可能會有所不同，而且不一定是確切的最大值。

遺傳演算法適合應用在一些求最優解比較復雜的問題（常規的演算法運算時間過長，甚至無法解決）。

㈨ matlab 遺傳演算法工具箱怎麼用

推薦用shefiled的GA工具箱，裡面的子函數寫的很好，調用很方便。 配合一本gA的書內 學的很快；
另外 關於你這容個問題， 你的目標函數和約束函數是否在工作目錄下，還有 在調用的時候 在函數名前面加@試試， 希望能幫到你

㈩ 請問，遺傳演算法工具箱如何使用添加路徑用addpath，調用時怎麼用呢

最簡單的辦法是：一般GUI界面顯示有bin文件夾裡面的東西，你可以在這裡面建一個文件夾，將下載的遺傳演算法的函數全部裝在裡面，雙擊這個文件夾，你會看到這個文件夾裡面的東西不是透明色了，這個時候就相當於將其設為當前路徑了，可以調用這些函數了。