谢菲尔德遗传算法工具箱约束优化

㈠ MATLAB遗传算法工具箱优化变量定义问题

你定义的目标函数有问题。应把h1、h2、h3看成一个变量组，即h=[h1,h2,h3]，即
function y=Fitfun1（h）
y=25*h(1)+50*h(2)-10*h(3) %为了说回明问题，把函数表达答式写成该形式
如还不能理解，最好把具体问题贴出来，包括其约束条件，以便我们帮助你。

㈡ 使用谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX时，如何添加非线性约束

同问，有人解答吗？难道只能直接在目标函数里设置成惩罚函数

㈢ matlab遗传算法工具箱复杂约束条件在哪添加

是Matrix
Laboratory公司自己聘人做出来的，就是最标准的遗传算法
不是那种什么神经网络遗传算法，也不是什么遗传退火算法。
如果你自己有这类混杂算法的工具箱，只能自己去下载第三方的工具箱，当然前提是有人编过
英国谢菲尔德大学有一套自己的遗传算法工具箱，比MATLAB默认功能强大一些，但是相对难用
如果你不是有什么特殊的需求，默认的已经够了

㈣ 用遗传算法工具箱怎么求解线性约束函数

Matlab遗传算法工具箱是可以施加的非线性隐性约束条件的。例如：
min z= 3050*x1³+0.25*x2;
其中x1定义域[-0.381,0.381]，x2定义域[-100,100]
求目标函数值为10时的x1、x2值。
求解结果
x1=0.14169943480903302 x2=5.289387991237991
function [c,ceq]=ga_con(x) %非线性约束条件函数
c=10-(3050*x(1)^3+0.25*x(2));
ceq=[];

㈤ 如何在遗传算法中设置变量约束条件

1、首先打开matlab软件，在“APP（应用）”选项卡中选择“Optimization（优化）”工具箱。

㈥ 求自适应遗传算法的MATLAB代码 要谢菲尔德遗传算法工具箱的

都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找神经网络neuralnetwork,遗传算法工具是全局优化工具箱里面的,globaloptimization。 另外一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做...

㈦ 谢菲尔德大学遗传算法工具箱 为什么用不了

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,需要把把它改为小写的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。

㈧ matlab7.1遗传算法自带工具箱和sheffield大学的遗传算法工具箱（gatbx）各有何特点哪个好些

只用过抄MATLAB的遗传工具箱，速度还可以袭（比一般自己写的C++要好些）。和其它程序结合的话，先编一个options的结构体，设定好参数（非常重要，特别是初始范围），然后在调用ga()函数，就可以了。没有工具箱的界面，但干的活是一样的。 我曾用它描过一个函数，函数值是当某些参数去到最优时的参数值。通过嵌套一个循环，每次改变一点参数做一次优化，就可以描出一条曲线来。

㈨ 谁对谢菲尔德遗传算法工具箱比较熟，里面一些函数不太懂

select是选择函数

㈩ 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];