遗传算法工具箱导出程序

㈠ 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])

㈡ matlab 遗传算法工具箱怎么用

推荐用shefiled的GA工具箱，里面的子函数写的很好，调用很方便。 配合一本gA的书内 学的很快；
另外 关于你这容个问题， 你的目标函数和约束函数是否在工作目录下，还有 在调用的时候 在函数名前面加@试试， 希望能帮到你

㈢ matlab遗传算法工具箱运行时怎么会出现找不到指定的程序

路径没有指对，第一次用matlab
遗传算法工具箱的时候需要设置的，先将遗传算法工具箱genetic文件夹复制到MATLAB安装目录下的toolbox下，然后打开MATLAB，点击菜单中file
->set
path，选ADD
FOLDER，这样才将该工具箱添加到matlab中，然后才能运行相应的程序。祝你成功。

㈣ 如何调用MATLAB遗传算法工具箱

1、打开MATLAB软件。

㈤ 如何使用遗传算法工具箱

you matlab么？？？如果有的话，先看看怎么用，先入门再请教哦。不然不知道怎么说

㈥ 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。

㈦ 用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题，现在需要一个matlab程序，求高人指点

用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题的步骤：

1、根据题意，建立自定专义目标函数，ga_fun1(x)

2、在命令窗属口中，输入

>> optimtool %调用遗传算法工具箱

3、在遗传算法工具箱界面中，分别对Fitnessfunction框内输入@ga_fun1（）；A框内输入[1,1,1]；b框内输入16；Aeq框内输入[]；beq框内输入[]；Lower框内输入[0,0,0]；Upper框内输入[]；

4、单击Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

㈧ matlab 遗传算法工具箱

有可能是没有了，也有可能是你安装的版本里面没有，需要去官方网站购买。你用的是正版吗?正版的网络授权可以使用大部分的工具箱。
如果是D版，很可能是你用的版本正好没有这个。
如果只是用到一些函数，你可以去别人的电脑复制这个工具箱的函数(老版本的估计也能用)，添加路径以后可能也可以用的。

㈨ 求利用遗传算法工具箱优化神经网络的权值的matlab程序！最好是三层神经网络多输入单输出。

《matlab在数学建模中的应用》这本书中有你想要的程序，你可以找找看看

㈩ 急求！matlab遗传算法工具箱算出结果后，如何输出完整的M文件

你是要输出计算程序？那点击左上角的file，之后点倒数第二个选项，generate code，就会让你命名m文件，保存后就自动跳到命令窗口，显示出来程序
不懂的细节可以追问，比如出图