遗传算法工具箱中使用rep函数

1. 运用MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题，烦请高人指点！

matlab中没有rep这个函数，需要你自己定义这个函数。

2. matlab遗传算法工具箱函数的参数问题

可能的原因是：
1.gatbx工具箱下的crtbp函数的文件名为crtbp.m,大小写不统一所以出现了warning,需要把把专它改为属小写的crtbp.m;
2.gatbx属于第三方工具箱，matlab自身对它是没有说明的，所以搜不到这些遗传算法的指令。

3. matlab语句出错信息。遗传算法REP未定义函数

你用的应该是谢菲尔德开发的工具箱，所以得下载一个他们的工具箱安装到matlab里面才能用REP,而且是大写的

4. 如何调用matlab遗传算法工具箱中的bs2rv、crtbase、crtbp等函数

网上下载遗传工具箱（网上主要有三类，基本差不多都有你说的这几个函数）。然后加入路径就可以使用了。

5. Matlab遗传算法工具箱里的crtrp函数为何总是出错

？？在看雷英杰《MATLAB遗传算法工具箱及应用》函数用法的时候发现书上的例子不能运行
FielDR=[-10,-5,-3,-1;10,5,3,1]
Chrom=crtrp(6,FielDR)
Error: File: crtrp.M Line: 34 Column: 19
nargin previously appeared to be used as a function or command, conflicting with its use here as the name of a variable.
A possible cause of this error is that you forgot to initialize the
variable, or you have initialized it implicitly using load or eval.
而且工具箱中自带的例子mpga.m运行也会出错，错误就在crtrp这个函数，不解，求高手帮忙1 楼是crtrp这个m文件的问题，把34行注释掉再保存运行看看3 楼上面说的很对，你把出问题的那部分注释掉再保存运行就OK了。4 楼你太有才了哥们留个邮箱吧有什么问题问你哈我用这个做课题。5 楼真是太谢谢了，有学到一招6 楼:handshake谢谢我这两天一直在运行就是一直出错原来是这个问题7 楼我正遇到这个问题,是怎么回事呀?我试下把34行把34行注释掉再保存运行看看8 楼谢谢了，刚好碰到了这个问题，我发现这个论坛太好了
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6. MATLAB中遗传算法如何处理REP等函数的未识别

具体的不清楚，当年我做遗传算法时没用MATLAB的任何函数，完全是自己写的程序。

7. matlab遗传算法工具箱函数怎样将下图调用出来，要详细过程，有奖励哦！谢谢啦！很着急

这个是自己弄得GUI吧

8. 使用matlab遗传算法工具箱如何加入目标函数中变量的约束条件啊，可否在M文件中加

首先回答你第一个问题：怎么加入变量的约束条件？

打开遗传算法工具箱的窗体中会有下图所示的选项，即是约束条件的编辑

至于添加的方式，这里要重点的提一下，首先将问题抽象成规划问题的标准形式（如果你不懂什么是标准形式的话，建议你去翻阅运筹学那本书，上告诉你什么是标准形式），然后用矩阵语言写出来，最后将矩阵的系数填写到线性不等约束和线性相等约束中，同时定义所求变量x的上界和下界（记住有多少个变量就有多少列，如果你发现有些条件中没有出现某些变量，那么就应该用0补足，这个是matlab解决规划问题与lingo想比较麻烦的一个地方，）。

然后回答你第二个问题：可否在M文件中添加约束条件？

当然可以，界面的东西是为了方便不熟悉matlab编程的人而设计出来的，但是其底层的算法和接口肯定是有的。

碰到不懂的函数，请记得：help函数名

helpga之后会得到一下一些函数

ga

//这个是定义

Syntax //这个是语法也即是调用的规则

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(...)

直接给你将最长的那个吧

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)

X是返回所求的解

fitnessfcn是适应度函数

nvars是适应度函数中所含变量的维数

A是不等式约束中变量的系数矩阵，b是不等式约束中不含变量的值矩阵

Aeq是等式约束中变量的系数矩阵，beq是等式约束中不含变量的值矩阵

LB是下界，UB是上界

nonlcon是非线性约束条件

至于options嘛 我也木有用过，其实你也可以不用管的。

懂了木有呢，亲？

9. 遗传算法工具箱的具体使用

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,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)--遗传算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为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次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，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】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
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;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])