遺傳演算法目標函數

Ⅰ matlab 遺傳演算法里gamultiobj如何輸出每個generation的目標函數值

[x,fval,attainfactor] =fgoalattain(fun,x0,goal,weight,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
x:最優解
fval:每個目標函數最優值
attainfactor：超出或未到 目標 的 量
fun：目標 函數，由於 是多目標函數，所以這是一個 向量
x0，自變數的 初始值
goal:目標，是個向量
weight:各個 目標 的權重
下面三個同線性優化一樣
Ax<=b
Aeq*x=beq
lb<x<ub
nonlcon與非線性約束函數fmincon中 一樣！

Ⅱ 在遺傳演算法中目標函數與適應度函數有什麼區別,根據哪個來選擇子代個體

目標函數就是你希望得到的優化結果,比如函數最大值或者最小值.而適應度函數是為了計算個體的適配值.
適配值是非負的,而且要求適配值越大則該個體越優越.而目標函數則有正有負,它們之間關系多種多樣,比如求最小值時,目標函數最小,則適配值越大,求最大值時目標值越大,適配值越大.

Ⅲ 使用matlab遺傳演算法工具箱如何加入目標函數中變數的約束條件啊，可否在M文件中加

首先回答你第一個問題：怎麼加入變數的約束條件？

打開遺傳演算法工具箱的窗體中會有下圖所示的選項，即是約束條件的編輯

至於添加的方式，這里要重點的提一下，首先將問題抽象成規劃問題的標准形式（如果你不懂什麼是標准形式的話，建議你去翻閱運籌學那本書，上告訴你什麼是標准形式），然後用矩陣語言寫出來，最後將矩陣的系數填寫到線性不等約束和線性相等約束中，同時定義所求變數x的上界和下界（記住有多少個變數就有多少列，如果你發現有些條件中沒有出現某些變數，那麼就應該用0補足，這個是matlab解決規劃問題與lingo想比較麻煩的一個地方，）。

然後回答你第二個問題：可否在M文件中添加約束條件？

當然可以，界面的東西是為了方便不熟悉matlab編程的人而設計出來的，但是其底層的演算法和介面肯定是有的。

碰到不懂的函數，請記得：help函數名

helpga之後會得到一下一些函數

ga

//這個是定義

Syntax //這個是語法也即是調用的規則

x=ga(fitnessfcn,nvars)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon)

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)

x=ga(problem)

[x,fval]=ga(...)

直接給你將最長的那個吧

x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)

X是返回所求的解

fitnessfcn是適應度函數

nvars是適應度函數中所含變數的維數

A是不等式約束中變數的系數矩陣，b是不等式約束中不含變數的值矩陣

Aeq是等式約束中變數的系數矩陣，beq是等式約束中不含變數的值矩陣

LB是下界，UB是上界

nonlcon是非線性約束條件

至於options嘛 我也木有用過，其實你也可以不用管的。

懂了木有呢，親？

Ⅳ 多目標遺傳演算法 目標函數的權重問題

推薦演算法中幾種常用的多目標變單一目標的方法：

(1)目標加權法：F(x)=∑λf(x)，∑λ=1。λ可固定或隨機或自適應，加權求和之前一般需要進行無量綱化處理

(2)乘除法：min F(x)=(minf1×minf2×...)/(maxfn×maxfn+1×...).

(3)主要目標法/約束法：次要目標構成對主要目標的約束條件, 缺點：需要人為設定次要目標的約束參數

謝採納~

Ⅳ 遺傳演算法的優缺點

優點：

1、遺傳演算法是以決策變數的編碼作為運算對象，可以直接對集合、序列、矩陣、樹、圖等結構對象進行操作。這樣的方式一方面有助於模擬生物的基因、染色體和遺傳進化的過程，方便遺傳操作運算元的運用。

另一方面也使得遺傳演算法具有廣泛的應用領域，如函數優化、生產調度、自動控制、圖像處理、機器學習、數據挖掘等領域。

2、遺傳演算法直接以目標函數值作為搜索信息。它僅僅使用適應度函數值來度量個體的優良程度，不涉及目標函數值求導求微分的過程。因為在現實中很多目標函數是很難求導的，甚至是不存在導數的，所以這一點也使得遺傳演算法顯示出高度的優越性。

3、遺傳演算法具有群體搜索的特性。它的搜索過程是從一個具有多個個體的初始群體P(0)開始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的點。

另一方面由於傳統的單點搜索方法在對多峰分布的搜索空間進行搜索時很容易陷入局部某個單峰的極值點，而遺傳演算法的群體搜索特性卻可以避免這樣的問題，因而可以體現出遺傳演算法的並行化和較好的全局搜索性。

4、遺傳演算法基於概率規則，而不是確定性規則。這使得搜索更為靈活，參數對其搜索效果的影響也盡可能的小。

5、遺傳演算法具有可擴展性，易於與其他技術混合使用。以上幾點便是遺傳演算法作為優化演算法所具備的優點。

缺點：

1、遺傳演算法在進行編碼時容易出現不規范不準確的問題。

2、由於單一的遺傳演算法編碼不能全面將優化問題的約束表示出來，因此需要考慮對不可行解採用閾值，進而增加了工作量和求解時間。

3、遺傳演算法效率通常低於其他傳統的優化方法。

4、遺傳演算法容易出現過早收斂的問題。

(5)遺傳演算法目標函數擴展閱讀

遺傳演算法的機理相對復雜，在Matlab中已經由封裝好的工具箱命令，通過調用就能夠十分方便的使用遺傳演算法。

函數ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最優解，fval是最優值，@fitnessness是目標函數，nvars是自變數個數，options是其他屬性設置。系統默認求最小值，所以在求最大值時應在寫函數文檔時加負號。

為了設置options，需要用到下面這個函數：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通過這個函數就能夠實現對部分遺傳演算法的參數的設置。

Ⅵ 遺傳演算法

優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法(GA)，差分演化演算法(DE)，粒子群演算法(PSO)和人工蜂群演算法(ABC)。

舉一個例子，遺傳演算法和梯度下降：

梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那一個，它依靠梯度與方向導數的關系計算出最優值。遺傳演算法則是優化演算法中的啟發式演算法中的一種，啟發式演算法的意思就是先需要提供至少一個初始可行解，然後在預定義的搜索空間高效搜索用以迭代地改進解，最後得到一個次優解或者滿意解。遺傳演算法則是基於群體的啟發式演算法。

遺傳演算法和梯度下降的區別是：

1.梯度下降使用誤差函數決定梯度下降的方向，遺傳演算法使用目標函數評估個體的適應度
2.梯度下降是有每一步都是基於學習率下降的並且大部分情況下都是朝著優化方向迭代更新，容易達到局部最優解出不來；而遺傳演算法是使用選擇、交叉和變異因子迭代更新的，可以有效跳出局部最優解
3.遺傳演算法的值可以用二進制編碼表示，也可以直接實數表示

遺傳演算法如何使用它的內在構造來算出 α 和 β ：

主要講一下選擇、交叉和變異這一部分：
1.選擇運算:將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優秀（適應值高）的個體直接遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。

2.交叉運算：將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。交叉運算元是將種群中的個體兩兩分組，按一定概率和方式交換部分基因的操作。將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。例如：（根據概率選取50個個體，兩兩配對，交換x,y，比如之前兩個是(x1,y1),(x2,y2)，之後變成了（x1,y2）,(x2,y1)）

3.變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。（x2可能變為x2+δ，y1變為y1+δ）
種群P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代種群P(t+1)。

遺傳演算法就是通過對大量的數據個體使用選擇、交叉和變異方式來進化，尋找適合問題的最優解或者滿意解。

遺傳演算法參數的用處和設置：

1.編碼選擇：通常使用二進制編碼和浮點數編碼，二進制適合精度要求不高、特徵較少的情況。浮點數適合精度高、特徵多的情況
2.種群：種群由個體組成，個體中的每個數字都代表一個特徵，種群個體數量通常設置在40-60之間；迭代次數通常看情況定若計算時間較長可以在100內，否則1000以內都可以。
3.選擇因子：通常有輪盤賭選擇和錦標賽選擇，輪盤賭博的特點是收斂速度較快，但優勢個體會迅速繁殖，導致種群缺乏多樣性。錦標賽選擇的特點是群多樣性較為豐富，同時保證了被選個體較優。
4.交叉因子：交叉方法有單點交叉和兩點交叉等等，通常用兩點交叉。交叉概率則選擇在0.7-0.9。概率越低收斂越慢時間越長。交叉操作能夠組合出新的個體，在串空間進行有效搜索，同時降低對種群有效模式的破壞概率。
5.變異因子：變異也有變異的方法和概率。方法有均勻變異和高斯變異等等；概率也可以設置成0.1。變異操作可以改善遺傳演算法的局部搜索能力，豐富種群多樣性。
6.終止條件：1、完成了預先給定的進化代數；2、種群中的最優個體在連續若干代沒有改進或平均適應度在連續若干代基本沒有改進；3、所求問題最優值小於給定的閾值.

Ⅶ 用遺傳演算法求解多目標函數

用matlab來實現會非常簡單，matlab中直接提供遺傳演算法工具箱，單目標的用ga來求解，多目標的用gamultiobj來求解。詳細可以參考matlab幫助文件。

Ⅷ 你好，我想問下怎麼根據我設計的目標函數和約束條件在matlab中編寫遺傳演算法的程序

給你一個例子，說明如何用ge（）函數求解帶有約束條件的目標函數問題。

1、首先建立帶有約束條件的目標函數

function f =ga_fun0(x)

if (1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2)>0 | -x(1)*x(2)>10)

f=100;

else

f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);

end

end

2、在命令窗口中執行下列命令

>>[x,fval] = ga(@ga_fun0,2)

運行結果

如還有問題，請將問題貼出來，幫你解決。

Ⅸ matlab,遺傳演算法，多目標函數求極值

如何用matlab求多目標函數求極值？實際上處理的方法和單目標是一樣的，你可以這樣來自定義目標函數。例如：

function [z1,z2,z3]=myfun(x)

z1=目標函數表達式 1

z2=目標函數表達式 2

z3=目標函數表達式 3

end

然後，用ga（）遺傳演算法函數調用其函數。調用格式：

fitnessfcn=@myfun;

nvars=變數數;

[x,fval,exitflag] = ga(fitnessfcn,nvars)

Ⅹ 遺傳演算法用錦標賽選擇的話，適應度函數可以當做目標函數嗎

其實適應度函數的根本是目標函數的函數，理解了這一點，我們就會知道目標函數可以做適應度函數，此時目標函數的函數選取的是恆等函數而已，所以說適應度函數當目標函數的說法有點問題，應該反過來說就對了

那麼當適應度函數就是目標函數時，得出的結果如果你是指編碼的個體或者染色體的話，是可以作為下一代的母代
多說一句，當我們求某函數的最大值時，如果直接把目標函數作為適應度函數，求出應為最小值（如果存在的話），所以此時我們要把目標函數取反作為適應度函數，再進行優化就可以求得最大值的個體。