1. MATLAB自带的GA工具箱，有谁知道麻烦告诉一下！求教！！！
请问matlab6.5 gaot工具箱和matlab7.0自带工具箱使用起来有区别吗？多谢了matlab7.0自带的工具箱版本未必都是7.0，我的这台电脑装的也是6.5，看看
2. 如何提高matlab的GA工具箱（遗传算法）的运算精度
options.TolFun=1e-10
3. matlab遗传算法工具箱中ga函数的用法
为0－1矩阵，范围怎么设呢
4. 求matlab遗传算法工具箱GA Toolbox。。并求解释如下
GA自己写一个就好了，也挺简单的。
虽然很多函数都能知道表达式，但是仍然版有很多函数不能用倒权数来求解，所以要知道空间的极值和最值就必须用遍历的方法。然而对于实数范围内或者大规模数据的离散数据情况下，遍历画图的方法会耗费很大的计算复杂度，因为你并不知道是在参数范围的边缘还是中间有最值，有多少个最值也不知道。GA就提供了一种基于种群的搜索优化方法，可以快速的收敛到优秀的解的个体，但是要防止陷入局部最优。
简而言之就是遍历的搜索方法要用时10小时完成的事情，GA快速优化可能1分钟或者10分钟搞定，占用内存也少。
5. matlab用遗传算法解决TSP的问题，求帮助
把下面的（1）-（7）依次存成相应的.m文件，在（7）的m文件下运行就可以了
（1） 适应度函数fit.m
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1:length(len)
fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m;
end
(2)个体距离计算函数 mylength.m
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1:(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end
end
(3)交叉操作函数 cross.m
function [A,B]=cross(A,B)
L=length(A);
if L<10
W=L;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10)+8;
else
W=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);
fprintf('p=%d ',p);
for i=1:W
x=find(A==B(1,p+i-1));
y=find(B==A(1,p+i-1));
[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));
[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));
end
end
(4)对调函数 exchange.m
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;
end
(5)变异函数 Mutation.m
function a=Mutation(A)
index1=0;index2=0;
nnper=randperm(size(A,2));
index1=nnper(1);
index2=nnper(2);
%fprintf('index1=%d ',index1);
%fprintf('index2=%d ',index2);
temp=0;
temp=A(index1);
A(index1)=A(index2);
A(index2)=temp;
a=A;
end
(6)连点画图函数 plot_route.m
function plot_route(a,R)
scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');
hold on;
plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);
hold on;
for i=2:length(R)
x0=a(R(i-1),1);
y0=a(R(i-1),2);
x1=a(R(i),1);
y1=a(R(i),2);
xx=[x0,x1];
yy=[y0,y1];
plot(xx,yy);
hold on;
end
end
(7)主函数
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%%
N=50; %%城市的个数
M=100; %%种群的个数
C=100; %%迭代次数
C_old=C;
m=2; %%适应值归一化淘汰加速指数
Pc=0.4; %%交叉概率
Pmutation=0.2; %%变异概率
%%生成城市的坐标
pos=randn(N,2);
%%生成城市之间距离矩阵
D=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=i+1:N
dis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;
D(i,j)=dis^(0.5);
D(j,i)=D(i,j);
end
end
%%如果城市之间的距离矩阵已知，可以在下面赋值给D，否则就随机生成
%%生成初始群体
popm=zeros(M,N);
for i=1:M
popm(i,:)=randperm(N);
end
%%随机选择一个种群
R=popm(1,:);
figure(1);
scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');
axis([-3 3 -3 3]);
figure(2);
plot_route(pos,R); %%画出种群各城市之间的连线
axis([-3 3 -3 3]);
%%初始化种群及其适应函数
fitness=zeros(M,1);
len=zeros(M,1);
for i=1:M
len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
R=popm(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
fitness=fitness/sum(fitness);
distance_min=zeros(C+1,1); %%各次迭代的最小的种群的距离
while C>=0
fprintf('迭代第%d次\n',C);
%%选择操作
nn=0;
for i=1:size(popm,1)
len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
jc=rand*0.3;
for j=1:size(popm,1)
if fitness(j,1)>=jc
nn=nn+1;
popm_sel(nn,:)=popm(j,:);
break;
end
end
end
%%每次选择都保存最优的种群
popm_sel=popm_sel(1:nn,:);
[len_m len_index]=min(len_1);
popm_sel=[popm_sel;popm(len_index,:)];
%%交叉操作
nnper=randperm(nn);
A=popm_sel(nnper(1),:);
B=popm_sel(nnper(2),:);
for i=1:nn*Pc
[A,B]=cross(A,B);
popm_sel(nnper(1),:)=A;
popm_sel(nnper(2),:)=B;
end
%%变异操作
for i=1:nn
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick<=Pmutation
popm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));
end
end
%%求适应度函数
NN=size(popm_sel,1);
len=zeros(NN,1);
for i=1:NN
len(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
distance_min(C+1,1)=minlen;
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
fprintf('minlen=%d\n',minlen);
R=popm_sel(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
popm=[];
popm=popm_sel;
C=C-1;
%pause(1);
end
figure(3)
plot_route(pos,R);
axis([-3 3 -3 3]);
6. matlab 自带ga工具箱自变量精度如何设置。
format：设置输出格式
对浮点性变量，缺省为 short.
format并不影响matlab如何计算和存储变量的值。对浮点型变量的计算，即单精度或双精度，按合适的浮点精度进行，而不论变量是如何显示的。对整型变量采用整型数据。整型变量总是根据不同的类（class）以合适的数据位显示，例如，3位数字显示显示int8范围 -128：127。
format short, long不影响整型变量的显示。
format long 显示15位双精度，7为单精度（scaled fixed point）
format short 显示5位(scaled fixed point format with 5 digits)
format short eng 至少5位加3位指数
format long eng 16位加至少3位指数
format hex 十六进制
format bank 2个十进制位
format + 正、负或零
format rat 有理数近似
format short 缺省显示
format long g 对双精度，显示15位定点或浮点格式，对单精度，显示7位定点或浮点格式。
format short g 5位定点或浮点格式
format short e 5位浮点格式
format long e 双精度为15位浮点格式，单精度为7为浮点格式
7. matlab2008遗传算法工具箱采用的是二进制编码还是实数编码
两种编码都有，可以自己选择。
你在MATLAB2008里输入 gaoptimset
会弹出遗传算法的所有的设置选项及默认项。其中，第一行就是个体的编码方式，第一行如下
PopulationType: [ 'bitstring' | 'custom' | {'doubleVector'} ]
其中，bitstring就是二进制编码，而'doubleVector'即实数编码（MATLAB里实数是用double双精度浮点数表示的，精度很高。大括号{}表示是默认设置。
而中间的'custom'是表示用户自己构造个体的编码形式。（参加GA算例，在美国地图中的TSP问题，很帅～
加油，MATLAB是个好软件～～～
8. matlab 的ga工具箱 stopping criteria 中 “function tol...
^（1）
[x,feval]=fminunc(@(x)x(1)^2 4*x(2)^2 9*x(3)^2-2*x(1)-18*x(2),[3 1 2])
Warning: Gradient must be provided for trust-region method;
using line-search method instead.
9. matlab中的ga工具箱的custom怎么用我的自变量是10个整数变量，请问怎么约束，急，在线等。。
matlab中的ga工具箱的custom怎么用？我的自变量是10个整数变量，请问怎么约束，急，在线等。。
lyfit（）版函数可以权输出多项式的系数，即拟合的函数表达式，你可以help polyfit一下
希望我可以帮助到你