Ⅰ MATLAB如何使用ga遺傳演算法工具箱進行優化
1、首先，打開MATLAB軟體。
2、設置一個m文件，用於計算個體的適應度函數輸出值一個適應度，輸入是我們要優化的參數；例如：要優化的參數（x ，y ，z）則適應度函數的基本結構應是v=function(x, y, z)。
3、輸入「gatool」指令打開工具箱，如圖所示。
4、如圖所示，打開的ga工具箱界面。
5、輸入我們的適應度函數，和要優化的個數，和一些其它設置，要根據我們的任務決定；例如：適應度函數為:v=function(x, y, z)時要配置適應度函數項為@function。
6、要優化的參數個數為3。左後單擊「start」開始，等待一段時間就會出現我們要優化的參數。
Ⅱ 優化演算法 | Jaya演算法（附MATLAB代碼）
在優化演算法的海洋中，Jaya演算法以其獨特魅力嶄露頭角</
讓我們聚焦於這位遲到的明星——Jaya演算法，它的提出者R. Venkata Rao，正是那位教學優化演算法領域的先驅。Jaya，這個名字源於梵文，寓意著勝利，象徵著演算法追求最優解的決心。
一、Jaya演算法的獨特魅力</
Jaya演算法獨樹一幟，與傳統優化演算法相比，它僅需一個階段，無需預先設定參數，運行速度飛快，且不易陷入局部最優。它的核心思想是同時向最優解和遠離最差解的兩個方向探索，確保演算法的全局視野。
策略解析：</在每一次迭代中，Jaya演算法的更新公式如下：
new_position = x + rand * (best_solution - abs(x) - worst_solution + abs(worst_solution))
其中，best_solution</引導個體趨向最佳解，worst_solution</則促使個體遠離最差解，通過這種巧妙的組合，Jaya演算法展現了強大的優化性能。
二、Jaya演算法的實踐之旅</
為了直觀展示Jaya演算法的威力，我們使用Sphere函數作為實例，目標是找到其最小值。以下是MATLAB實現的代碼片段：
運行這段代碼後，我們得到了令人滿意的求解結果，每一步迭代都見證了演算法在優化過程中的穩健前行。
三、探索之旅的終點</
深入研究Jaya演算法後，我們了解到Rao在其論文《Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems》中詳細闡述了演算法的原理和應用。如果你對優化演算法充滿好奇，這篇文章絕對不容錯過。
盡管今天的分享告一段落，但我們的探索並未結束。未來，我們將繼續分享更多優化演算法的精彩故事，敬請期待！