優化工具箱多目標遺傳演算法整數約束

『壹』 在用matlab的優化工具箱中的linprog求解器或者其他求解器求最優值時，怎麼設置變數約束條件為整數

可以用分支定界法求解整數規劃問題,給你源碼：
function [x,fm] = IntProgFZ(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x = NaN;
fm = NaN;
NF_lb = zeros(size(lb));
NF_ub = zeros(size(ub));
NF_lb(:,1) = lb;
NF_ub(:,1) = ub;
F = inf;

while 1
sz = size(NF_lb);
k = sz(2);
opt = optimset('TolX',1e-9);
[xm,fv,exitflag] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,NF_lb(:,1),NF_ub(:,1),[],opt);
if exitflag == -2
xm = NaN;
fv = NaN;
end
if xm == NaN
fv = inf;
end
if fv ~= inf
if fv < F
if max(abs(round(xm) - xm))<1.0e-7
F = fv;
x = xm;
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
else
lb1 = NF_lb(:,1);
ub1 = NF_ub(:,1);
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
[bArr,index] = find(abs((xm - round(xm)))>=1.0e-7);
p = bArr(1);
new_lb = lb1;
new_ub = ub1;
new_lb(p) = max(floor(xm(p)) + 1,lb1(p));
new_ub(p) = min(floor(xm(p)),ub1(p));
NF_lb = [NF_lb new_lb lb1];
NF_ub = [NF_ub ub1 new_ub];
continue;
end
else
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
end
else
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
end
end

『貳』 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。

『叄』 用matlab的optimization工具箱遺傳演算法優化函數，被優化的函數和條件約束如下，請問為會有報錯（圖片）

你的約束函數有問題，x如果超出了反正切的默認范圍，就會出現復數
此時你的程序就沒辦法通過復數的ceq進行計算了

『肆』 怎樣運用matlab實現無約束非線性優化問題中的多種方法

- MATLAB中用遺傳演算法求解約束非線性規劃問題 Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB 作者:王勇, 期刊-核心期刊 哈爾濱商業大學學報（自然科學版）JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE(NATURAL SCIENCES EDITION) 2006年 第04期
- 約束優化問題的遺傳演算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡煥傑,康艷, 期刊-核心期刊 西北農林科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 約束優化問題的遺傳演算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡煥傑,康艷, 期刊-核心期刊 西北農林科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 非線性規劃問題求解的遺傳演算法設計與實現 Design and Realization of Genetic Algorithm for Solving Nonlinear Programming Problem 作者:劉雪梅,李國民,李景文,畢義明, 期刊-核心期刊 系統工程與電子技術SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2000年 第02期
- 解非線性約束規劃問題的新型多目標遺傳演算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:劉淳安,LIU Chun-an, 期刊-核心期刊 計算機工程與設計COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 解非線性約束規劃問題的新型多目標遺傳演算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:劉淳安, 期刊-核心期刊 計算機工程與設計COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 基於Matlab遺傳工具箱的高強混凝土配合比優化 Mixtures Optimal Design of High-strength Concrete Based on GA Toolbox of MATLAB 作者:陸海標,鄭建壯,徐旭嶺, 期刊 浙江水利水電專科學校學報JOURNAL OF ZHEJIANG WATER CONSERVANCY AND HYDROPOWER COLLEGE 2007年 第03期
- 遺傳演算法求解約束非線性規劃及Matlab實現 The Solution of Optimization with Nonliear Constraints Programming with Genetic Algorithm and Demonstration by Matlab 作者:倪金林, 期刊-核心期刊 大學數學COLLEGE MATHEMATICS 2005年 第01期
-
- 基於遺傳演算法的非線性多目標規劃及其在油田開發規劃中的應用 作者:張曉東, 李樹榮, 熊福力, 會議 第二十二屆中國控制會議第二十二屆中國控制會議論文集(上) 2003年
- 區間非線性規劃問題的確定化描述及其遞階求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蔣崢,戴連奎,吳鐵軍, 期刊-核心期刊 系統工程理論與實踐SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 區間非線性規劃問題的確定化描述及其遞階求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蔣崢,戴連奎,吳鐵軍, 期刊-核心期刊 系統工程理論與實踐SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 一種新的求解非線性規劃的混合遺傳演算法 作者:李豐兵, 會議 第八屆中國青年運籌信息管理學者大會第八屆中國青年運籌信息管理學者大會論文集 2006年
- 一種啟發式演算法求解有交易成本組合投資問題 作者:安智宇, 會議 第三屆不確定系統年會第三屆不確定系統年會論文集 2005年
- 基於遺傳演算法的設計地震反應譜標定方法 Calibrating Method of Seismic Response Spectrum Based on Genetic Algorithm 作者:夏江,陳清軍, 期刊-核心期刊 力學季刊CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS 2006年 第02期
- 具有線性不等式約束非線性規劃問題的降維演算法 Descending Dimension Algorithm of Nolinear Programming Problem with Linear Inequality Constraints 作者:楊懿,張守貴, 期刊-核心期刊 重慶大學學報（自然科學版）JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2007年 第10期
- 改進DNA遺傳演算法求解非線性多約束規劃研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 華中科技大學學報(自然科學版)JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 改進DNA遺傳演算法求解非線性多約束規劃研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 華中科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 序列無約束極小化技術和遺傳演算法在非線性規劃中的應用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:劉道建,黃天民, 期刊 邵陽高等專科學校學報JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期
- 序列無約束極小化技術和遺傳演算法在非線性規劃中的應用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:劉道建,黃天民, 期刊 邵陽高等專科學校學報JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期

MATLAB中用遺傳演算法求解約束非線性規劃問題
Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB

<<哈爾濱商業大學學報（自然科學版）>>2006年 第22卷 第04期
作者: 王勇
約束非線性規劃問題的求解往往是運籌學中的NP問題,利用MATLAB中的遺傳演算法工具箱中的函數方便、快捷的求得了兩個實例的最優解,進一步指出了遺傳演算法與傳統的最優化演算法的區別.
關鍵詞: 遺傳演算法, 約束非線性規劃, MATLAB, | 全部關鍵詞

最優化技術方法及MATLAB的實現
編 號： 86755
著 作 者： 16.00
出 版 社： 化學工業出版社
書 號： 9787502563837
出版日期： 2005-1-1

內容包括線性規劃與MATLAB的實現，即非線性規劃、整數規劃、動態規劃、多目標規劃與MATLAB的實現及圖與網路分析技術等。為方便讀者學習，本書安排了大量最優化方法在工程中的應用實例，根據需要逐個編寫了解決這些問題的相應數學模型，應用MATLAB程序，通過簡潔的運算給出了較為復雜問題的解。
本書可作為最優化技術方法或MATLAB優化工具箱應用的入門教材，供高職高專或本科院校管理、經濟類專業的師生使用，也可供廣大愛好者學習參考。
隨著計算機科學的發展和應用，應用最優化方法解決問題的領域在不斷擴大，最優化的理論和方法也得到普及和發展。線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃和多目標規劃以及圖與網路技術作為最優化方法的主要內容已經成為工程技術人員和經濟管理人員所必備的基礎知識，目前，最優化方法課程已經開始作為高等院校的普及課程。
在「高等數學」中學習的極值理論、線性代數、向量、矩陣、泰勒公式等概念為學習「最優化方法」奠定了基礎。在「最優化方法」中，這些知識的重要價值將在工程應用中得到充分體現。
在最優化方法的應用過程中，要將所學知識直接應用於解決實際問題，中間往往還有一段距離。有時，面對需要建立的復雜數學模型，尤其是繁復的數學計算問題，往往難以入手，因此，人們總是希望能夠找到具有通用性和廣泛性的方法，用類似於日常使用計算器的手段，解決較為復雜的計算問題。在本書中，將「最優化方法」與「MATLAB工具箱」連接起來學習，就能夠在一定程度上彌補這一缺陷。
MATLAB是一個很不錯的計算軟體，它給數學計算帶來了許多的便利和可能性，它提供了幾十個工具箱，利用這些工具箱，可以解決不同領域的許多問題。
本書簡明扼要、敘述清楚、文字流暢，既可作為工程學科、管理及經濟學科的專、本科學生的「最優化方法」教材，也可作為應用「MATLAB工具箱」入門參考教材使用。
本書是編者根據多年的教學經驗，為適應新的教學需要而編寫的，所有工程應用實例均經過了MATLAB6