matlab遗传算法怎么用

㈠ 如何用matlab遗传算法求解方程最优问题

在用ga（）遗传算法函数时，除了考虑x1、x2的上、下界的限制值，还应考虑增加ymax<200的限制条件，即

140.6+2.31x1-0.61x2-0.015x1^2+0.005x1x2<200

按此要求修改，运行可以得到

x 1= 42.7066 ； x 2=30.0015；y=199.9999

㈡ 如何调用MATLAB遗传算法工具箱

1、打开MATLAB软件。

㈢ matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用

都是有两种调用方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络
neural
network，遗传算法工具是
全局优化工具箱里面的，global
optimization。
另外
一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神经网络，第三部训练，第四部获得结果。
如果你想结合这两者，就会更加复杂，详细的你可以再问。我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具。

㈣ 如何用matlab遗传算法编程

有两种方法，一种是用matlab自带的遗传算法工具箱；还有一种是自己编写遗传算法解决问题。第二种方法的话，网上可以找到很多遗传算法的matlab代码，我也可以提供。第一种的话，有一定的局限性。

㈤ 如何用matlab解决多元遗传算法问题

如何用matlab解决多元遗传算法的极值问题？可以按下列步骤做

1、首先，建立自定义带条件的最大值目标函数文件，ga_fun.m

if x(1)+x(2)>=-1

y=-（exp(-0.1*(x(1)^4+x(2)^4))+ exp(cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))

）

else

y=inf

end

式中:x=x(1),y=x(2)

2、利用ga遗传算法工具箱求解

3、在工具箱中，Fitness function项输入@ga_fun；Number of variables项输入2；Lower项输入[-1,2]；Upper项输入[2,1];

4、点击Start按钮，运行可以得到 fmax(0,0)值(Objective function value)。说明这里负号是最大值的标志

运行界面

㈥ 怎么调用matlab遗传算法工具箱啊

直接在命令窗口里边输入gatool就行了，用遗传算法还可以使用ga函数，具体使用格式可以在help系统里看ga，你还可以按照如下步骤打开遗传算法工具箱：1，打开matlab，2点击左下方的start按钮
3，点toolboxes，打开后选择genetic
algorithm
and
direct
search
然后就可以进入gatool了，然后就会弹出ga工具箱（注：我的版本是7.7的，不同版本可能不同），希望对你有用哈！

㈦ matlab中遗传算法如何使用

看情况是你没安装GA工具箱，就是要将GA工具箱（一系列m文件）复制到到matlab目录下的toolbox文件夹里面，之后打开matlab，点击工具栏 file-set path-add folder，把GA工具箱所在的文件夹添加进去。

㈧ 在matlab中如何用遗传算法求极值

matlab有遗传算法工具箱。

核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,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)--遗传算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下

initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为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次遗传迭代

运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)

注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。

遗传算法实例2

【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，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】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
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;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')

注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055

大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])

evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。

㈨ 用matlab遗传算法分析运动方式

(1)首先计算出所有个体的适应度总和Σfi。
(2)其次计算出每个个体的相对适应度大小fi/Σfi，类似于softmax。
(3)再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在上述哪个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
（4）交叉(交配)运算。该步骤是遗传算法中产生新的个体的主要操作过程，它用一定的交配概率阈值(pc，一般是0.4到0.99)来控制是否采取单点交叉，多点交叉等方式生成新的交叉个体。
具体步骤如下： (1)先对群体随机配对。(2)再随机设定交叉点的位置。 (3)再互换配对染色体间的部分基因。
（5）变异运算。该步骤是产生新的个体的另一种操作。一般先随机产生变异点，再根据变异概率阈值(pm,一般是0.0001到0.1)将变异点的原有基因取反。

㈩ 在matlab中如何用遗传算法求解函数和的最小值

用遗传算法求已知函数的最小值点的方法：1、首先建立自定义函数，f(x)ga_fun=@(x)11*sin(6*x)+7*cos(5*x);2、其二用ga()函数求解最小值[x,fval,exitflag]=ga(ga_fun,1,[],[],[],[],lb) 3、然后用ezplot()函数或plot()函数，绘出其函数f(x)的图形及最小值点4、运行结果5、执行代码