遗传算法工具箱二元

『壹』 遗传算法工具箱

你将函数放到work文件夹下面就可以按照格式调用了，主要是你要知道crtbase、crtbp、rangking这些函数的调用格式！

『贰』 遗传算法GA工具箱 的二进制bitstring相关选项怎么设置

1. 既然你用工具箱算，是二进制还是bit string没啥区别，你也看不到。
   

2. bounds指的是变量的版取值范围，比如y = x1 +x2,
   其中权1<x1<5，3<x2<4，那lower就该填1,3，upper填5,4.

3. integer variable indices用于整形变量，比如你的x1范围是从[1,9]，但是是1.2.3.4.5.6.7.8.9，而不是2.36，3.36这样的浮点值。
   
   

『叁』 matlab遗传算法工具箱及应用的内容简介

本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。
本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。

『肆』 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])

『伍』 MATLAB遗传算法工具箱该怎么使用呢

直接在命令窗口里边输入gatool就行了，用遗传算法还可以使用ga函数，具体使用格式可以在help系统里看ga，你还可以按照如下步骤打开遗传算法工具箱：1，打开MATLAB，2点击左下方的START按钮 3，点toolboxes，打开后选择Genetic Algorithm and Direct Search 然后就可以进入gatool了，然后就会弹出ga工具箱（注：我的版本是7.7的，不同版本可能不同），希望对你有用哈！

『陆』 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。你用专的是正版吗？正版的网络属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。

『柒』 matlab遗传算法工具箱求解多元函数显示输入参数数目不足求解答，非常感谢

错误的主要原因是你写的函数有问题。函数应该这样来表示：

function y = Test1（x）

a=x(1);b=x(2);

y=a+b;

end

使用优化工具箱，选择ga，运行可以得到如下结果

『捌』 本人刚学MATLAB遗传算法工具箱，请大家帮我看一下这个简单一元函数优化错误的原因及怎样修改。

由于有代沟，所以plot中的variable是36*20的，而I对应的ObjV是40*1的，所以I可能取40个值，但variable只有36行，所以出错。在“gen=gen+1;%代计数器增加”后加variable=bs2rv(Chrom,FieldD)，你调试一下试试。

『玖』 遗传算法工具箱是什么

遗传工具箱是MATLAB中的一个工具，主要是用来求解优化问题的