Ⅰ 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。
Ⅱ 优化算法 | Jaya算法（附MATLAB代码）
在优化算法的海洋中，Jaya算法以其独特魅力崭露头角</
让我们聚焦于这位迟到的明星——Jaya算法，它的提出者R. Venkata Rao，正是那位教学优化算法领域的先驱。Jaya，这个名字源于梵文，寓意着胜利，象征着算法追求最优解的决心。
一、Jaya算法的独特魅力</
Jaya算法独树一帜，与传统优化算法相比，它仅需一个阶段，无需预先设定参数，运行速度飞快，且不易陷入局部最优。它的核心思想是同时向最优解和远离最差解的两个方向探索，确保算法的全局视野。
策略解析：</在每一次迭代中，Jaya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</引导个体趋向最佳解，worst_solution</则促使个体远离最差解，通过这种巧妙的组合，Jaya算法展现了强大的优化性能。
二、Jaya算法的实践之旅</
为了直观展示Jaya算法的威力，我们使用Sphere函数作为实例，目标是找到其最小值。以下是MATLAB实现的代码片段：
运行这段代码后，我们得到了令人满意的求解结果，每一步迭代都见证了算法在优化过程中的稳健前行。
三、探索之旅的终点</
深入研究Jaya算法后，我们了解到Rao在其论文《Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems》中详细阐述了算法的原理和应用。如果你对优化算法充满好奇，这篇文章绝对不容错过。
尽管今天的分享告一段落，但我们的探索并未结束。未来，我们将继续分享更多优化算法的精彩故事，敬请期待！