遺傳算法的MATLAB實現(xiàn)實例

..遺傳算法〔GeneticAlgorithm的MATLAB應用實例TouseOptimizationToolboxsoftware,youneedto1DefineyourobjectivefunctionintheMATLABlanguage,asafunctionfileoranonymousfunction.2Defineyourconstraint<s>asaseparatefileoranonymousfunction.首先建立目標函數(shù)的M文件；例1：如目標函數(shù)min100〔x2-xFunctionFileforObjectiveFunctionAfunctionfileisatextfilecontainingMATLABcommandswiththeextension.m.Createanewfunctionfileinanytexteditor,orusethebuilt-inMATLABEditorasfollows:〔1Atthecommandlineenter:edit<想要建立的.m文件的文件名>TheMATLABEditoropens.〔2Intheeditorenter:functionf=rosenbrock<x>f=100*<x<2>-x<1>^2>^2+<1-x<1>>^2;〔3SavethefilebyselectingFile>Save.把M文件保存在MATLAB默認的工作目錄中；在命令行中輸入命令：cd,就可以得到MATLAB默認的工作目錄。TocheckthattheM-filereturnsthecorrectvalue,enterrosenbrock<[11]>ans=0注釋：如果想建立rosenbrock.m文件,那么步驟1變?yōu)閑ditrosenbrock。例2：minZ=-3x1+x2+S.t.x1-2x2+x3-4x1+x2+2x3≧3遺傳算法標準形式4x1-x2-2x1+xxj≧遺傳算法標準化Linearinequalities〔線性不等式：A﹡x<=b。其中A是矩陣,b是列向量書寫格式此題中如A中填寫[1,-2,1;4,-1,-2],b中填寫[11;-3];Linearequalities〔線性等式：Aeq﹡x=beq。其中Aeq是矩陣,beq是列向量,格式同上；此題中Aeq中填寫[-2,0,1],b中填寫[1]；Bounds〔邊界：變量的最小值和最大值。矩陣形式表示,負無窮大為-inf,正無窮大為inf?！泊祟}Lower填寫0,Upper填寫inf。如果問題中有1≦x1≦3,2≦x2中填入[3;5]。Nonlinearconstraintfunction〔非線性限制函數(shù)：類似于FitnessFunction中的輸入,首先生成對應的.M文件,此處輸入函數(shù)的句柄,調(diào)用其中的〔非線性限制函數(shù)。M文件格式一般為：Function[c,ceq]=fxxys<x>C<1>=<x<1>^2>/9+<x<2>^2>/4-1;Ceq=[];注意：c為非線性不等式約束,ceq為非線性等式約束；等式或不等式都必須返回,若無則為"[]"。此題沒有非線性約束〔見下圖。不需要設置參數(shù)的項不填寫任何信息?！?進入工具箱MATLAB—Start—Toolboxes—Optimization選擇選擇優(yōu)化目標函數(shù)ceshi.M文件內(nèi)容為約束參數(shù)右側遺傳算法選項全部默認設置點擊start后,程序運行結果為通過大M算法計算結果為419Z=-2例3：求解函數(shù)f<x>=100﹡(x12s.t.x1﹡x2+x1-x10-x1﹡x20≦x1≦0≦x2≦采用遺傳算法函數(shù)ga<>來求解,首先,編寫求解的目標函數(shù)：functiony=simple_fitness<x>y=100*<x<1>^2-x<2>>^2+<1-x<1>>^2;將其存為simple_fitness.m文件,作為程序模塊以備被調(diào)用,而后編寫約束邊界條件：function[c,ceq]=simple_constraint<x>c=[1.5+x<1>*x<2>+x<1>-