ga工具箱算函數

『壹』 如何提高matlab的GA工具箱（遺傳演算法）的運算精度

options.TolFun=1e-10

『貳』 如何調用matlab遺傳演算法工具箱

調用MATLAB遺傳演算法工具箱的步驟：

1. 導入遺傳演算法工具箱。 在MATLAB命令窗口中輸入`gaGUI`或`ga`命令，即可啟動遺傳演算法工具箱。

2. 定義優化問題。 使用工具箱中的函數定義你想要解決的問題，包括適應度函數、變數范圍等。

3. 設置遺傳演算法參數。 根據問題需求，設置遺傳演算法的參數，如種群大小、進化代數、交叉概率等。

4. 運行遺傳演算法。 通過調用遺傳演算法函數，開始演算法的運行。

5. 分析演算法結果。 查看演算法的輸出結果，分析是否達到優化目標，並對結果進行處理。

詳細解釋：

導入遺傳演算法工具箱

在MATLAB中，遺傳演算法工具箱是集成在環境中的一部分。通過簡單的命令就可以調用這個工具箱。在命令窗口中輸入`gaGUI`可以啟動圖形用戶界面，或者輸入`ga`命令啟動命令行界面。

定義優化問題

在使用遺傳演算法之前，需要明確你要解決的問題。這包括確定問題的變數、約束條件以及評估解決方案適應度的適應度函數。遺傳演算法工具箱提供了定義這些問題的函數和工具。

設置遺傳演算法參數

根據問題的特性和需求，調整遺傳演算法的參數是關鍵。這些參數包括種群大小、進化代數、交叉和變異概率等。這些參數的設置直接影響演算法的效率和結果。

運行遺傳演算法

設置好參數後，就可以開始運行遺傳演算法了。在工具箱中，你可以通過簡單的函數調用啟動演算法。演算法會按照設定的參數進行迭代優化。

分析演算法結果

演算法運行結束後，查看輸出結果並分析。如果結果沒有達到預期的優化目標，可能需要調整參數或重新定義問題，再次運行演算法。此外，還可以對結果進行進一步的處理和應用。

注意：在使用遺傳演算法時，理解其基本原理和適應場景是非常重要的，以確保演算法的有效性和效率。

『叄』 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）。

『肆』 MATLAB如何使用ga遺傳演算法工具箱進行優化

1、首先，打開MATLAB軟體。
2、設置一個m文件，用於計算個體的適應度函數輸出值一個適應度，輸入是我們要優化的參數；例如：要優化的參數（x ，y ，z）則適應度函數的基本結構應是v=function(x, y, z)。
3、輸入「gatool」指令打開工具箱，如圖所示。
4、如圖所示，打開的ga工具箱界面。
5、輸入我們的適應度函數，和要優化的個數，和一些其它設置，要根據我們的任務決定；例如：適應度函數為:v=function(x, y, z)時要配置適應度函數項為@function。
6、要優化的參數個數為3。左後單擊「start」開始，等待一段時間就會出現我們要優化的參數。

『伍』 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];

『陸』 請教怎麼在matlab上安裝遺傳演算法工具箱啊，為什麼我安不上啊

直接在命令窗口裡邊輸入gatool就行了，用遺傳演算法還可以使用ga函數，具體使用格式可以在help系統里看ga，你還可以按照如下步驟打開遺傳演算法工具箱：1，打開matlab，2點擊左下方的start按鈕
3，點toolboxes，打開後選擇genetic
algorithm
and
direct
search
然後就可以進入gatool了，然後就會彈出ga工具箱（註：我的版本是7.7的，不同版本可能不同）

『柒』 為什麼我應用matlab自帶的遺傳演算法工具箱求函數最小值，，每次運行結果都不一樣

一樣才怪！遺傳演算法是一種帶有隨機性的搜索型的求解全局最優解的方法。隨機性就是在優化過程中變數的取值是隨機變化的，但是這種變化是朝向全局最優的方向隨機變化。但是當種群數量足夠大，而且進化代數足夠多的時候，最優解是具有穩定性的，雖然每次都不一樣，但是最優解的變化一般不會很大。

myfun沒有給出，這個是ga函數求解的部分設置，通過改變populationsize和generations可以達到獲得穩定最優解的目的。變異概率和雜交概率也有一定的影響，在局部收斂的情況下可以增大變異概率等來避免局部最優。