遺傳演算法優化matlab

⑴ 用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題，現在需要一個matlab程序，求高人指點

用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題的步驟：

1、根據題意，建立自定義目標函數，ga_fun1(x)

2、在命令窗口中，輸入

>> optimtool %調用遺傳演算法工具箱

3、在遺傳演算法工具箱界面中，分別對Fitnessfunction框內輸入@ga_fun1（）；A框內輸入[1,1,1]；b框內輸入16；Aeq框內輸入[]；beq框內輸入[]；Lower框內輸入[0,0,0]；Upper框內輸入[]；

4、單擊Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

⑵ 關於MATLAB遺傳演算法的問題

不知道你這個遺傳演算法得出的結果與你已知的最小值差距多大？其實遺傳演算法作為優化演算法，得到的只是優化解，不一定是最優解，此其一，其二，基本遺傳演算法可調整的參數太多，例如選擇，交叉的方法，而這些對結果影響還是比較大的，如果你用輪盤賭方法效果不怎樣，可以選擇用其他方法試試。

最後，matlab是有遺傳工具箱的，你可以直接使用工具箱得到結果，如果你不確定你的程序有沒有寫錯的話。也可以作為一個參考。

⑶ matlab的遺傳演算法優化BP神經網路

對y=x1^2+x2^2非線性系統進行建模，用1500組數據對網路進行構建網路，500組數據測試網路。由於BP神經網路初始神經元之間的權值和閾值一般隨機選擇，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遺傳演算法優化初始神經元之間的權值和閾值，並對比使用遺傳演算法前後的效果。
步驟：
未經遺傳演算法優化的BP神經網路建模
1、
隨機生成2000組兩維隨機數(x1,x2)，並計算對應的輸出y=x1^2+x2^2，前1500組數據作為訓練數據input_train，後500組數據作為測試數據input_test。並將數據存儲在data中待遺傳演算法中使用相同的數據。
2、
數據預處理：歸一化處理。
3、
構建BP神經網路的隱層數，次數，步長，目標。
4、
使用訓練數據input_train訓練BP神經網路net。

⑷ MATLAB遺傳演算法編程（多目標優化）

多目標是通過分布性 和非劣解來進行評價的

⑸ 遺傳演算法的matlab代碼實現是什麼

遺傳演算法我懂，我的論文就是用著這個演算法，具體到你要遺傳演算法是做什麼？優化什麼的。。。我給你一個標准遺傳演算法程序供你參考：
該程序是遺傳演算法優化BP神經網路函數極值尋優：
%% 該代碼為基於神經網路遺傳演算法的系統極值尋優
%% 清空環境變數
clc
clear

%% 初始化遺傳演算法參數
%初始化參數
maxgen=100; %進化代數，即迭代次數
sizepop=20; %種群規模
pcross=[0.4]; %交叉概率選擇，0和1之間
pmutation=[0.2]; %變異概率選擇，0和1之間

lenchrom=[1 1]; %每個變數的字串長度，如果是浮點變數，則長度都為1
bound=[-5 5;-5 5]; %數據范圍

indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %將種群信息定義為一個結構體
avgfitness=[]; %每一代種群的平均適應度
bestfitness=[]; %每一代種群的最佳適應度
bestchrom=[]; %適應度最好的染色體

%% 初始化種群計算適應度值
% 初始化種群
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%計算適應度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色體的適應度
end
%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色體
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色體的平均適應度
% 記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
trace=[avgfitness bestfitness];

%% 迭代尋優
% 進化開始
for i=1:maxgen
i
% 選擇
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 變異
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);

% 計算適應度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解碼
indivials.fitness(j)=fun(x);
end

%找到最小和最大適應度的染色體及它們在種群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次進化中最好的染色體
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;

avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;

trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
end
%進化結束

%% 結果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('適應度曲線','fontsize',12);
xlabel('進化代數','fontsize',12);ylabel('適應度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('適應度 變數');
x=bestchrom;
% 窗口顯示
disp([bestfitness x]);

⑹ 關於MATLAB遺傳演算法的問題

在matlab里沒有
for
i
=
1
to
80
...
endfor
這樣的語法的
在matlab里應該是:
for
i
=
1:
1:
80
...
end
1:1:80
第一個1是初始值,第二個是每次+1的意思
當然如果是我古若寡聞那也請見諒~~哈哈~~

⑺ matlab上的遺傳演算法函數優化

用ga函數，ga函數就是遺傳演算法的函數，它的調用格式為：
x
=
ga(fitnessfcn,nvars,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
fitnessfcn就是待優化函數，nvars為變數個數，然後後面的lb是下界，ub是上界，你這個問題就需要這4個位置的參數，其他位置的參數用[]代替就行，由於ga函數默認是求待優化函數的最小值，所以要想求最大值需要把待優化函數取負，即編寫為
function
y=myfun(x)
y=-x.*sin(10*pi.*x)-2;
把這個函數存為myfun.m，然後在命令行里敲
x=ga(@myfun,1,[],[],[],[],[1],[2])
會返回
optimization
terminated:
average
change
in
the
fitness
value
less
than
options.tolfun.
x
=
1.8506
由於遺傳演算法的原理其實是在取值范圍內隨機選擇初值然後進行遺傳，所以可能每次運行給出的值都不一樣，比如再運行一次會返回
optimization
terminated:
average
change
in
the
fitness
value
less
than
options.tolfun.
x
=
1.6507
這個具體原因需要參考遺傳演算法的有關資料