matlab工具箱遗传算法使用方法.docx

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1、简单的遗传算法可以使用Matlab自带的遗传算法工具箱,但是要从Matlab2010版本之后才会自带这个工具箱,且调用命令也有变化,分别是gatool和optimtool。GUI界面如下图所示:1、problemsetupandresults设置与结果(1)Solver:求解程序,选择要用的求解程序(遗传算法,遗传算法多目标等)(2)problem:1)fitnessfunction适应度函数,求最小,这里的使用度函数要自己编写,书写格式是“@函数名”。2)numberofvariable变量数

2、,必须是整数,即,使用这个GUI界面的适应度函数的变量必须是[1*n]的向量,而不能是[m*n]的矩阵。3)constraints约束4)linearinequalities线性不等式,A*x<=b形式,其中A是矩阵,b是向量5)linearequalities线性等式,A*x=b形式,其中A是矩阵,b是向量6)bounds定义域,lower下限,upper上限,列向量形式,每一个位置对应一个变量7)nonlinearconstraintfunction非线性约束,用户定义,非线性等式必须写成c

3、=0形式,不等式必须写成c<=0形式8)integervariableindices整型变量标记约束,使用该项时Aeq和beq必须为空,所有非线性约束函数必须返回一个空值,种群类型必须是实数编码举例,若是想让第一个、第三个、第五个变量保持是整数的话,则直接在此处填写[135]9)runsolverandviewresults求解userandomstatesfrompreviousrun使用前次的状态运行,完全重复前次运行的过程和结果2、population(1)populationtype编码

4、类型1)doublevector实数编码,采用双精度。整数规划的种群类型必须是实数编码。2)bitstring二进制编码。对于生成函数和变异函数,只能选用uniform和custom,对于杂交函数,只能使用scatteredsinglepoint,twopoint或custom不能使用hybridfunction和nonlinearconstraintfunction3)custom自定义(2)populationsize:种群大小(3)creationfunction:生成函数,产生初始种群1

5、)constraintdependent:约束相关。无约束时为uniform,有约束时为feasiblepopulation2)uniform:均匀分布3)feasiblepopulation:自适应种群,生成能够满足约束的种群(4)initialpopulation:初始种群,不指定则使用creationfunction生成,可以指定少于种群数量的种群,由creationfunction完成剩余的(5)initialscores:初始值,如果不指定,则由计算机计算适应度函数作为初始值,对于整型

6、约束不可用,使用向量表示(6)initialrange:初始范围,使用向量矩阵表示,第一行表示范围的下限,第二行表示上限3、fitnessscaling:适应度尺度rank:等级。将适应度排序,然后编号proportional:按比例top:按比例选取种群中最高适应度的个体,这些个体有等比例的机会繁衍,其余的个体被淘汰shiftlinear:线性转换custom:用户定义4、selection(selectionfunction)依据适应值选择父代stochasticuniform:随机均匀分布

7、remainder:残余,取适应值的整数部分进行轮盘赌选择uniform:不是一个好方法,但是可以用来做测试shiftlinear:线性转换roulette:轮盘赌算法tournament:联赛选择算法custom:自定义5、reproduction复制,决定如何产生子代elitecount:精英数,直接传到下一代的个体数crossoverfraction:杂交概率6、mutation(mutationfunction)突变useconstraintdependent默认,与约束有关,无约束时使

8、用gaussian,有约束时使用adaptivefeasiblegaussian:利用高斯分布来选取uniform:均匀adaptivefeasible:custom:自定义7、crossover杂交scattered:随机生成遗传二进制向量,按0-1杂交singlepoint:单点杂交,生成一个数字,该数字代表的位置开始两父代基因交换twopoint:两点交换intermediate:媒介,加权平均heuristic:启发式算法arithmetic:算术平均custom:自定义8、migrat

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