⑴ 求解:怎样使用MATLAB中的遗传算法计算器Optimization Tool中的GA——Genetic Algorithm,如图,重谢
比如通过MATLAB遗传算法的思想求解f(x)=x*sin(10pi*x)+2.0,-1<=x<=2的最大值问题,结果精确版到3位小数。
首先在matlab命令权窗口输入f=@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2) 输出结果为
>> f=@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)
f =
@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)
接着输入gatool会打开遗传算法工具箱
显示51代之后算法终止,最小结果为-3.85027334719567,对应的x为1.851,由于自定义函数加了负号,所以原式的最大值为3.85027334719567,对应的x为1.851。
不过这是遗传算法得到的结果,每次运行的结果可能会有所不同,而且不一定是确切的最大值。
遗传算法适合应用在一些求最优解比较复杂的问题(常规的算法运算时间过长,甚至无法解决)。
⑵ MATLAB如何使用ga遗传算法工具箱进行优化
1、首先,打开MATLAB软件。
2、设置一个m文件,用于计算个体的适应度函数输出值一个适应度,输入是我们要优化的参数;例如:要优化的参数(x ,y ,z)则适应度函数的基本结构应是v=function(x, y, z)。
3、输入“gatool”指令打开工具箱,如图所示。
4、如图所示,打开的ga工具箱界面。
5、输入我们的适应度函数,和要优化的个数,和一些其它设置,要根据我们的任务决定;例如:适应度函数为:v=function(x, y, z)时要配置适应度函数项为@function。
6、要优化的参数个数为3。左后单击“start”开始,等待一段时间就会出现我们要优化的参数。