遗传算法无约束多目标工具箱

⑴ matlab遗传算法工具箱多目标函数优化的例子谁有，

Matlab遗传算法工具箱帮助文件自带多目标函数优化例子。

⑵ 约束条件如何在遗传算法工具箱中体现

Matlab优化工具箱中的fmincon()函数就可以求解有约束的最小化包括线性约束和非线性约束，还有边界控制等具体可以看看帮助系统，如果在操作上有什么具体问题我们再探讨

⑶ matlab遗传算法工具箱应用问题.在适应度函数处应该输入什么约束条件怎么输入

这个ga工具箱只能解决简单的线性约束问题，你的约束条件是非线性约束，所以你还是要使用gatbx菲尔德大学的那个工具箱，你的问题带有不等式约束，转化为无约束的拉格朗日对偶问题求解

⑷ 怎么用遗传算法工具箱求多目标函数的最优解

可以用多个目标并列选择法，将种群按照目标函数的个数进行划分，分别进行适应度排序，选择，然后将选出的子种群合并，再进行交叉、变异等操作。

⑸ 求助：关于matlab遗传算法工具箱中约束的输入问题

遗传算法工具箱的函数GA基本调用格式如下：
X = GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
其中前两个参数分别是适应度函数和变量个数，第三、四个参数（A和b）即为线性不等式约束。

你现在需要做的是，增加几个线性约束条件：
x1 < x2
x2 < x3
x3 < x4
x4 < x5
不过，有个问题，遗传算法等优化工具对不等式约束的要求，都必须是闭集（带等号的不等式），也就是说，要的是类似下面这样的约束：
x1 <= x2
x2 <= x3
x3 <= x4
x4 <= x5
不知道你的问题是否允许把约束放宽到上面的形式，如果可以，就很简单了（如果不能放宽，我暂时还没想起怎么解决）：
x1 - x2 <= 0
x2 - x3 <= 0
x3 - x4 <= 0
x4 - x5 <= 0
也就是调用函数时，线性约束的A和b分别为
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];

⑹ MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题

将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中
function f1=func1(x) %第一目标函数
f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;
function f2=func2(x) %第二目标函数
f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;

function GA()
clear;clc;close all
NIND=100; %个体数目
MAXGEN=50; %最大遗传代数
NVAR=2; %变量个数
PRECI=20; %变量的二进制位数
GGAP=0.9; %代沟
trace1=[];trace2=[];trace3=[]; %性能跟踪
%建立区域描述器
% rep([PRECI],[1,NVAR])
FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([1;2],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];
Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %初始种群
v=bs2rv(Chrom,FieldD) ; %初始种群十进制转换
gen=1;
while gen<MAXGEN,
[NIND,N]=size(Chrom);
M=fix(NIND/2);
ObjV1=func1(v(1:M,:)); %分组后第一目标函数值
FitnV1=ranking(ObjV1); %分配适应度值
SelCh1=select('sus',Chrom(1:M,:),FitnV1,GGAP); %选择
ObjV2=func2(v(M+1:NIND,:)); %分组后第二目标函数值
FitnV2=ranking(ObjV2); %分配适应度值
SelCh2=select('sus',Chrom(M+1:NIND,:),FitnV2,GGAP); %选择
SelCh=[SelCh1;SelCh2]; %合并
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重组
Chrom=mut(SelCh); %变异
v=bs2rv(Chrom,FieldD);
trace1(gen,1)=min(func1(v));
trace1(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v));
trace2(gen,1)=min(func2(v));
trace2(gen,2)=sum(func2(v))/length(func2(v));
trace3(gen,1)=min(func1(v)+func2(v));
trace3(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v))+sum(func2(v))/length(func2(v));
gen=gen+1;
end
figure(1);clf;
plot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.');
plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid on;
legend('解的变化','种群均值的变化')
xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值');
figure(2);clf;
plot(trace2(:,1));hold on;
plot(trace2(:,2),'-.');
plot(trace2(:,1),'.');
plot(trace2(:,2),'.');grid;
legend('解的变化','种群均值的变化');
xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值');
figure(3);clf;
plot(trace3(:,1));hold on;
plot(trace3(:,2),'-.');
plot(trace3(:,1),'.');
plot(trace3(:,2),'.');grid;
legend('解的变化','种群均值的变化');
xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值');
figure(4);clf;plot(func1(v));hold on;
plot(func2(v),'r-.');grid;

⑺ 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。

⑻ 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？

⑼ 怎样运用matlab实现无约束非线性优化问题中的多种方法

- MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题 Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB 作者:王勇, 期刊-核心期刊 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE(NATURAL SCIENCES EDITION) 2006年 第04期
- 约束优化问题的遗传算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡焕杰,康艳, 期刊-核心期刊 西北农林科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 约束优化问题的遗传算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡焕杰,康艳, 期刊-核心期刊 西北农林科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 非线性规划问题求解的遗传算法设计与实现 Design and Realization of Genetic Algorithm for Solving Nonlinear Programming Problem 作者:刘雪梅,李国民,李景文,毕义明, 期刊-核心期刊 系统工程与电子技术SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2000年 第02期
- 解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:刘淳安,LIU Chun-an, 期刊-核心期刊 计算机工程与设计COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:刘淳安, 期刊-核心期刊 计算机工程与设计COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 基于Matlab遗传工具箱的高强混凝土配合比优化 Mixtures Optimal Design of High-strength Concrete Based on GA Toolbox of MATLAB 作者:陆海标,郑建壮,徐旭岭, 期刊 浙江水利水电专科学校学报JOURNAL OF ZHEJIANG WATER CONSERVANCY AND HYDROPOWER COLLEGE 2007年 第03期
- 遗传算法求解约束非线性规划及Matlab实现 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 大学数学COLLEGE MATHEMATICS 2005年 第01期
-
- 基于遗传算法的非线性多目标规划及其在油田开发规划中的应用 作者:张晓东, 李树荣, 熊福力, 会议 第二十二届中国控制会议第二十二届中国控制会议论文集(上) 2003年
- 区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蒋峥,戴连奎,吴铁军, 期刊-核心期刊 系统工程理论与实践SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蒋峥,戴连奎,吴铁军, 期刊-核心期刊 系统工程理论与实践SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 一种新的求解非线性规划的混合遗传算法 作者:李丰兵, 会议 第八届中国青年运筹信息管理学者大会第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集 2006年
- 一种启发式算法求解有交易成本组合投资问题 作者:安智宇, 会议 第三届不确定系统年会第三届不确定系统年会论文集 2005年
- 基于遗传算法的设计地震反应谱标定方法 Calibrating Method of Seismic Response Spectrum Based on Genetic Algorithm 作者:夏江,陈清军, 期刊-核心期刊 力学季刊CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS 2006年 第02期
- 具有线性不等式约束非线性规划问题的降维算法 Descending Dimension Algorithm of Nolinear Programming Problem with Linear Inequality Constraints 作者:杨懿,张守贵, 期刊-核心期刊 重庆大学学报（自然科学版）JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2007年 第10期
- 改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 华中科技大学学报(自然科学版)JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 华中科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:刘道建,黄天民, 期刊 邵阳高等专科学校学报JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期
- 序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:刘道建,黄天民, 期刊 邵阳高等专科学校学报JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期

MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题
Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB

<<哈尔滨商业大学学报（自然科学版）>>2006年 第22卷 第04期
作者: 王勇
约束非线性规划问题的求解往往是运筹学中的NP问题,利用MATLAB中的遗传算法工具箱中的函数方便、快捷的求得了两个实例的最优解,进一步指出了遗传算法与传统的最优化算法的区别.
关键词: 遗传算法, 约束非线性规划, MATLAB, | 全部关键词

最优化技术方法及MATLAB的实现
编 号： 86755
著 作 者： 16.00
出 版 社： 化学工业出版社
书 号： 9787502563837
出版日期： 2005-1-1

内容包括线性规划与MATLAB的实现，即非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划与MATLAB的实现及图与网络分析技术等。为方便读者学习，本书安排了大量最优化方法在工程中的应用实例，根据需要逐个编写了解决这些问题的相应数学模型，应用MATLAB程序，通过简洁的运算给出了较为复杂问题的解。
本书可作为最优化技术方法或MATLAB优化工具箱应用的入门教材，供高职高专或本科院校管理、经济类专业的师生使用，也可供广大爱好者学习参考。
随着计算机科学的发展和应用，应用最优化方法解决问题的领域在不断扩大，最优化的理论和方法也得到普及和发展。线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划和多目标规划以及图与网络技术作为最优化方法的主要内容已经成为工程技术人员和经济管理人员所必备的基础知识，目前，最优化方法课程已经开始作为高等院校的普及课程。
在“高等数学”中学习的极值理论、线性代数、向量、矩阵、泰勒公式等概念为学习“最优化方法”奠定了基础。在“最优化方法”中，这些知识的重要价值将在工程应用中得到充分体现。
在最优化方法的应用过程中，要将所学知识直接应用于解决实际问题，中间往往还有一段距离。有时，面对需要建立的复杂数学模型，尤其是繁复的数学计算问题，往往难以入手，因此，人们总是希望能够找到具有通用性和广泛性的方法，用类似于日常使用计算器的手段，解决较为复杂的计算问题。在本书中，将“最优化方法”与“MATLAB工具箱”连接起来学习，就能够在一定程度上弥补这一缺陷。
MATLAB是一个很不错的计算软件，它给数学计算带来了许多的便利和可能性，它提供了几十个工具箱，利用这些工具箱，可以解决不同领域的许多问题。
本书简明扼要、叙述清楚、文字流畅，既可作为工程学科、管理及经济学科的专、本科学生的“最优化方法”教材，也可作为应用“MATLAB工具箱”入门参考教材使用。
本书是编者根据多年的教学经验，为适应新的教学需要而编写的，所有工程应用实例均经过了MATLAB6

⑽ 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。