遺傳演算法ga_遺傳演算法：matlab中ga函數參數options該怎麼設置

① MATLAB用遺傳演算法ga求最大值中的最小值

MATLAB用遺傳演算法ga求含有最大值的最小值問題，可以這樣處理：由於最大值問題的反問題就是最小值問題，所以 max=-min。因此，你的問題就可以改寫為

min ( min -(3*x1+4*x2+...))

② 遺傳演算法：matlab中ga函數參數options該怎麼設置

options可以不寫有默認設置。
options是一個結構體要用函數gaoptimset()設置。
options=gaoptimset()然後把options填到ga()裡面。
gaoptimset('屬性名1',數值1,'屬性名2',數值2......)。

常用設置：

③ 遺傳演算法的優缺點

1、早熟。這是最大的缺點，即演算法對新空間的探索能力是有限的，也容易收斂到局部最優解。
2、大量計算。涉及到大量個體的計算，當問題復雜時，計算時間是個問題。
3、處理規模小。目前對於維數較高的問題，還是很難處理和優化的。
4、難於處理非線性約束。對非線性約束的處理，大部分演算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開支。
5、穩定性差。因為演算法屬於隨機類演算法，需要多次運算，結果的可靠性差，不能穩定的得到解。
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④ 遺傳演算法 matlab自帶ga函數

c=[246];%c為目標函數系數
fun_1=@(x)dot(c,x');%y為適應度函數值，求兩向量的數量積

A=[10-1;-1-20;-100];%A為AX<=b的系數矩陣
b=[10;-1;0];%b為AX<=b的常數項
Aeq=[011];%AeqX=beq的系數矩陣
beq=12;%AeqX=beq的常數項

[x,y]=ga(fun_1,3,A,b,Aeq,beq)

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