謝菲爾德遺傳演算法工具箱約束優化

㈠ 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。

㈡ 使用謝菲爾德大學開發的遺傳演算法工具箱GATBX時，如何添加非線性約束

同問，有人解答嗎？難道只能直接在目標函數里設置成懲罰函數

㈢ 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

㈣ 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=[];

㈤ 如何在遺傳演算法中設置變數約束條件

1、首先打開matlab軟體，在「APP（應用）」選項卡中選擇「Optimization（優化）」工具箱。

㈥ 求自適應遺傳演算法的MATLAB代碼 要謝菲爾德遺傳演算法工具箱的

都是有兩種調用方法,一種圖形界面的,這個從開始菜單,然後工具,然後從裡面找神經網路neuralnetwork,遺傳演算法工具是全局優化工具箱裡面的,globaloptimization。 另外一種通過命令行調用,這個需要你理解你都要做...

㈦ 謝菲爾德大學遺傳演算法工具箱 為什麼用不了

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,需要把把它改為小寫的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。

㈧ matlab7.1遺傳演算法自帶工具箱和sheffield大學的遺傳演算法工具箱（gatbx）各有何特點哪個好些

只用過抄MATLAB的遺傳工具箱，速度還可以襲（比一般自己寫的C++要好些）。和其它程序結合的話，先編一個options的結構體，設定好參數（非常重要，特別是初始范圍），然後在調用ga()函數，就可以了。沒有工具箱的界面，但乾的活是一樣的。 我曾用它描過一個函數，函數值是當某些參數去到最優時的參數值。通過嵌套一個循環，每次改變一點參數做一次優化，就可以描出一條曲線來。

㈨ 誰對謝菲爾德遺傳演算法工具箱比較熟，裡面一些函數不太懂

select是選擇函數

㈩ 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];