遺傳演算法工具箱實例

⑴ 如何用遺傳演算法工具箱中的函數畫出適應度函數曲線

matlab有遺傳演算法工具箱。

核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數
【輸出參數】
pop--生成的初始種群
【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數
【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡
【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如['maxGenTerm']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如['normGeomSelect']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

注意】matlab工具箱函數必須放在工作目錄下
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下

initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代

運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)

註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。

遺傳演算法實例2

【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')

註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055

大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])

evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。

⑵ matlab遺傳演算法工具箱求解多元函數顯示輸入參數數目不足求解答，非常感謝

錯誤的主要原因是你寫的函數有問題。函數應該這樣來表示：

function y = Test1（x）

a=x(1);b=x(2);

y=a+b;

end

使用優化工具箱，選擇ga，運行可以得到如下結果

⑶ 如何調用MATLAB遺傳演算法工具箱

1、打開MATLAB軟體。

⑷ matlab遺傳演算法求函數最小值問題！

如果你的函數是求maxf(x)的問題，要編程求最小值問題，那麼你需要對這個函數取負值求最小值即可
舉例來說：
求max(z)=ax+bx^2
等同於
求min(z)=-(ax+bx^2)
-----------------------------------------
我這里有一個使用matlab遺傳演算法工具箱的案例，你可以用來快速求解，如果你想自己編程實現遺傳演算法，可以加我QQ：34508855
核心函數： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數 【輸出參數】 pop--生成的初始種群 【輸入參數】 num--種群中的個體數目 bounds--代表變數的上下界的矩陣 eevalFN--適應度函數 eevalOps--傳遞給適應度函數的參數 options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如 precision--變數進行二進制編碼時指定的精度 F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數 【輸出參數】 x--求得的最優解 endPop--最終得到的種群 bPop--最優種群的一個搜索軌跡 【輸入參數】 bounds--代表變數上下界的矩陣 evalFN--適應度函數 evalOps--傳遞給適應度函數的參數 startPop-初始種群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0] termFN--終止函數的名稱,如['maxGenTerm'] termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100] selectFN--選擇函數的名稱,如['normGeomSelect'] selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08] xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0] mutFNs--變異函數表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0] 注意】matlab工具箱函數必須放在工作目錄下 【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9 【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08 【程序清單】 %編寫目標函數 function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1); eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下 initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10 [x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',... [0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代 運算借過為：x = 7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553) 註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。 遺傳演算法實例2 【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。 【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3 【程序清單】 ％源函數的matlab代碼 function [eval]=f(sol) numv=size(sol,2); x=sol(1:numv); eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282; %適應度函數的matlab代碼 function [sol,eval]=fitness(sol,options) numv=size(sol,2)-1; x=sol(1:numv); eval=f(x); eval=-eval; %遺傳演算法的matlab代碼 bounds=ones(2,1)*[-5 5]; [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness') 註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為 p = 0.0000 -0.0000 0.0055

⑸ 請教一下，用遺傳演算法工具箱怎麼求下面函數的最小值

題主給出函數用遺傳演算法工具箱求其最小值，可以這樣來做：

1、自定義函數，並保存為leijia.m文件。

2、在當前目錄下，執行 optimtool，打開最優化工具箱，再選擇遺傳演算法工具箱

3、按表中格式，輸入相關內容，最後執行可以得到

⑹ 有關怎麼應用matlab遺傳演算法工具箱計算實例的問題

你現在會了嗎，我也不會這個，能教教我嗎

⑺ 遺傳演算法工具箱初代個體設置問題

核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數
【輸出參數】
pop--生成的初始種群
【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數
【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡
【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如['maxGenTerm']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如['normGeomSelect']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

注意】matlab工具箱函數必須放在工作目錄下
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下

initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代

運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)

註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。

你還是去圖書館找一下那本Matlab遺傳演算法工具箱教程的書看看吧。

遺傳演算法不一定可以在短時間內收斂的，要看你的適應度定義了，還有你的交叉、變異的參數都有關。

MATLAB遺傳演算法工具箱及應用
作者: 日期：
出版：西安電子科技大學出版社 精裝：膠版紙
開本： 版次：2005年4月第1版
頁數： ISBN：756061484
原價：26.0 元

⑻ 遺傳演算法工具箱在那下載

遺傳演算法工具箱迅雷下載地址： http://58.61.39.220/down?cid=&t=2&fmt=- http://58.61.39.220/down?cid=&t=2&fmt=- http://58.61.39.220/down?cid=&t=2&fmt=- http://58.61.39.220/down?cid=&t=2&fmt=- 更多下載及遺傳演算法工具箱實例見： http://search.gougou.com/search?search=%e9%81%97%e4%bc%a0%e7%ae%97%e6%b3%95%e5%b7%a5%e5%85%b7%e7%ae%b1&restype=-1&sortby=8&suffix=1&page=1&id=10000000&f=0&r=0&ty=0

⑼ 遺傳演算法工具箱的具體使用

matlab遺傳演算法工具箱函數及實例講解 核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數
【輸出參數】
pop--生成的初始種群
【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數
【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡
【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如['maxGenTerm']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如['normGeomSelect']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])

⑽ 雷英傑編著的《MATLAB遺傳演算法工具箱及應用》第七章的第一個例子

程序倒數第六行應該是variable',還有注釋掉倒數12行。把hold on的分號都去掉。
figure(1);
fplot('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]);
nind=40;
maxgen=25;
preci=20;
ggap=0.9;
trace=zeros(2,maxgen);
fieldd=[20;-1;2;1;0;1;1];
chrom=crtbp(nind, preci);
gen=0;
variable=bs2rv(chrom,fieldd);
objv=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0
while gen<maxgen
fitnv=ranking(-objv);
selch=select('sus',chrom,fitnv,ggap);
selch=recombin('xovsp',selch,0.7);
selch=mut(selch);
variable=bs2rv(selch,fieldd);
objvsel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;
[chrom objv]=reins(chrom,selch,1,1,objv,objvsel);
gen=gen+1;
[y,i]=max(objv);
hold on;
%plot(variable(i),y,'bo')
trace(1,gen)=max(objv);
trace(2,gen)=sum(objv)/length(objv);
end
variable=bs2rv(chrom,fieldd);
hold on
grid;
plot(variable',objv','b*');
figure(2)
plot(trace(1,:)');
hold on
plot(trace(2,:)','-.');grid;
legend('解的變化','種群均值的變化')