matlab优化算法工具箱

⑴ 使用matlab遗传算法工具箱能不能解决组合优化问题还有使用工具箱方便还是自己编程方便呢

1、要看你组来合优化是属于哪种问题，源一般的组合优化都是混合整数线性或非线性的，那么就不行了，因此要对遗传算法改进才能计算。
2、如果有现成的工具箱求解你的组合优化问题肯定要方便些，但碰到具体问题，可能要对参数进行一些设置更改，所以最好能有编程基础，那样就可以自己修改工具箱里面的参数或策略了

对你的补充问题，组合优化问题一般都是用matlab 和 lingo实现吧。建议买一本数学建模的书看一看，都涉及到组合优化问题，也可以下载论文看看。lingo对编程要简单些，主要是求混合规划，缺点是似乎还不能用上多目标问题，一般的组合优化都属于多目标问题。但是matlab功能强大的多。

⑵ matlab优化工具箱里面的fmincon用的是哪个优化算法啊

帮助文件里，有介绍的：对于大规模优化问题，采用一种子空间信赖域算法（基于内点反射牛顿算法）；对于中等规模优化问题，采用的是SQP序列二次规划算法。

⑶ 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;

⑷ matlab的遗传算法优化工具箱怎么用

如果按照默认设来置来运行GA，输入源fitness函数和未知量个数，就可以运行了。通常，优化问题的目标函数就是fitness函数。如果想重新设置一下GA的参数，可在options处，设置，具体参数设置还要看看帮助文件。

⑸ 如何调用MATLAB遗传算法工具箱

1、打开MATLAB软件。

⑹ matlab智能算法工具箱有哪些

序号 工具箱 备注
数学、统计与优化
1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱
2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱
3 Statistics Toolbox 统计学工具箱
4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱
5 Optimization Toolbox 优化工具箱
6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱
7 Neural Network Toolbox 神经网络工具箱
8 Model-Based Calibration Toolbox 基于模型矫正工具箱
信号处理与通信
9 Signal Processing Toolbox 信号处理工具箱
10 DSP System Toolbox DSP系统工具箱
11 Communications System Toolbox 通信系统工具箱
12 Wavelet Toolbox 小波工具箱
13 Fixed-Point Toolbox 定点运算工具箱
14 RF Toolbox 射频工具箱
15 Phased Array System Toolbox 相控阵系统工具箱
控制系统设计与分析
16 Control system Toolbox 控制系统工具箱
17 System Indentification Toolbox 系统辨识工具箱
18 Fuzzy Logic Toolbox 模糊逻辑工具箱
19 Robust Control Toolbox 鲁棒控制工具箱
20 Model Predictive Control Toolbox 模型预测控制工具箱
21 Aerospace Toolbox 航空航天工具箱
图像处理与计算机视觉
22 Image Processing Toolbox 图像处理工具箱
23 Computer Vision System Toolbox 计算机视觉工具箱
24 Image Acquisition Toolbox 图像采集工具箱
25 Mapping Toolbox 地图工具箱
测试与测量
26 Data Acquisition Toolbox 数据采集工具箱
27 Instrument Control Toolbox 仪表控制工具箱
28 Image Acquisition Toolbox 图像采集工具箱
29 OPC Toolbox OPC开发工具
30 Vehicle Network Toolbox 车载网络工具箱
计算金融
31 Financial Toolbox 金融工具箱
32 Econometrics Toolbox 计算经济学工具箱
33 Datafeed Toolbox 数据输入工具箱
34 Fixed-Income Toolbox 固定收益工具箱
35 Financial Derivatives Toolbox 衍生金融工具箱
计算生物
33 Bioinformatics Toolbox 生物信息工具箱
34 SimBiology 生物学工具箱
并行计算
35 Parallel Computing Toolbox 并行计算工具箱
36 MATLAB Distributed Computing Server MATLAB分布式计算服务器
数据库访问与报告
37 Database Toolbox 数据库工具箱
38 MATLAB Report Generator MATLAB报告生成
MATLAB代码生成
39 MATLAB Coder MATLAB代码生成
40 Filter Design HDL Coder 滤波器设计HDL代码生成
MATLAB应用发布
41 MATLAB Compiler MATLAB编译器混合编程
42 MATLAB Builder NE for Microsoft.Net Framework
43 MATLAB Builder JA for Java Language
44 MATLAB Builder EX for Microsoft Excel
45 Spreadsheet Link EX for Microsoft Excel

⑺ matlab遗传算法工具箱优化结果数值

ga就是在穷举不可能完成时,用一种方式找到最优解
ga工具的完整形式如下表示
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,POPULATION,SCORES] =
GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub,NONLCON,options)
X是最优自变量
FVAL是求得的最优值
其他以此是推出标志，结构体，终止时的总群，终止时种群函数值
后半部分以此是目标函数，目标函数自变量个数
A和b是线性约束不等式AX〈b
Aeq和beq是一对线性等式约束，AeqX=beq
lb是X值下限，ub是X值下限
NONLCON是非线性约束函数 options是运行方式。这两个可以写函数自己完成，也可默认
函数默认计算最小值，计算最大值要加负号

⑻ 请教一个基于matlab运用遗传算法工具箱（谢菲尔德大学）优化的问题

这个具体的答案你可以去参考下别人给出的这个工具箱的教程，网络数学中国，之后再论坛里面搜素matlab遗传算法工具箱，里面有挺多教程可以看看的。

⑼ matlab中遗传算法优化工具箱怎么找

如果按照默认设置来运行GA，输入fitness函数和未知量个数，就可以运行了。通常，内优化问题的目标容函数就是fitness函数。如果想重新设置一下GA的参数，可在options处，设置，具体参数设置还要看看帮助文件。

⑽ 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。