matlab多目標遺傳演算法
❶ NSGA2遺傳演算法在matlab具體使用方法，有源代碼該如何修改程序中的參數及設置
遺傳演算法在matlab里有兩個函數，分別是ga和gaoptimset，前者用來調用遺傳演算法，後者用來設定遺傳演算法的參數，具體內容可以doc ga查看，遺傳演算法有哪些參數可以直接在命令窗口輸入gaoptimset查看，祝好。
❷ 怎樣運用matlab實現無約束非線性優化問題中的多種方法
- MATLAB中用遺傳演算法求解約束非線性規劃問題 Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB 作者:王勇, 期刊-核心期刊 哈爾濱商業大學學報（自然科學版）JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE(NATURAL SCIENCES EDITION) 2006年 第04期
- 約束優化問題的遺傳演算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡煥傑,康艷, 期刊-核心期刊 西北農林科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 約束優化問題的遺傳演算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡煥傑,康艷, 期刊-核心期刊 西北農林科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 非線性規劃問題求解的遺傳演算法設計與實現 Design and Realization of Genetic Algorithm for Solving Nonlinear Programming Problem 作者:劉雪梅,李國民,李景文,畢義明, 期刊-核心期刊 系統工程與電子技術SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2000年 第02期
- 解非線性約束規劃問題的新型多目標遺傳演算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:劉淳安,LIU Chun-an, 期刊-核心期刊 計算機工程與設計COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 解非線性約束規劃問題的新型多目標遺傳演算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:劉淳安, 期刊-核心期刊 計算機工程與設計COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 基於Matlab遺傳工具箱的高強混凝土配合比優化 Mixtures Optimal Design of High-strength Concrete Based on GA Toolbox of MATLAB 作者:陸海標,鄭建壯,徐旭嶺, 期刊 浙江水利水電專科學校學報JOURNAL OF ZHEJIANG WATER CONSERVANCY AND HYDROPOWER COLLEGE 2007年 第03期
- 遺傳演算法求解約束非線性規劃及Matlab實現 The Solution of Optimization with Nonliear Constraints Programming with Genetic Algorithm and Demonstration by Matlab 作者:倪金林, 期刊-核心期刊 大學數學COLLEGE MATHEMATICS 2005年 第01期
-
- 基於遺傳演算法的非線性多目標規劃及其在油田開發規劃中的應用 作者:張曉東, 李樹榮, 熊福力, 會議 第二十二屆中國控制會議第二十二屆中國控制會議論文集(上) 2003年
- 區間非線性規劃問題的確定化描述及其遞階求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蔣崢,戴連奎,吳鐵軍, 期刊-核心期刊 系統工程理論與實踐SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
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- 一種新的求解非線性規劃的混合遺傳演算法 作者:李豐兵, 會議 第八屆中國青年運籌信息管理學者大會第八屆中國青年運籌信息管理學者大會論文集 2006年
- 一種啟發式演算法求解有交易成本組合投資問題 作者:安智宇, 會議 第三屆不確定系統年會第三屆不確定系統年會論文集 2005年
- 基於遺傳演算法的設計地震反應譜標定方法 Calibrating Method of Seismic Response Spectrum Based on Genetic Algorithm 作者:夏江,陳清軍, 期刊-核心期刊 力學季刊CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS 2006年 第02期
- 具有線性不等式約束非線性規劃問題的降維演算法 Descending Dimension Algorithm of Nolinear Programming Problem with Linear Inequality Constraints 作者:楊懿,張守貴, 期刊-核心期刊 重慶大學學報（自然科學版）JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2007年 第10期
- 改進DNA遺傳演算法求解非線性多約束規劃研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 華中科技大學學報(自然科學版)JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 改進DNA遺傳演算法求解非線性多約束規劃研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 華中科技大學學報（自然科學版）JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 序列無約束極小化技術和遺傳演算法在非線性規劃中的應用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:劉道建,黃天民, 期刊 邵陽高等專科學校學報JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期
- 序列無約束極小化技術和遺傳演算法在非線性規劃中的應用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:劉道建,黃天民, 期刊 邵陽高等專科學校學報JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期
MATLAB中用遺傳演算法求解約束非線性規劃問題
Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB
<<哈爾濱商業大學學報（自然科學版）>>2006年 第22卷 第04期
作者: 王勇
約束非線性規劃問題的求解往往是運籌學中的NP問題,利用MATLAB中的遺傳演算法工具箱中的函數方便、快捷的求得了兩個實例的最優解,進一步指出了遺傳演算法與傳統的最優化演算法的區別.
關鍵詞: 遺傳演算法, 約束非線性規劃, MATLAB, | 全部關鍵詞
最優化技術方法及MATLAB的實現
編 號： 86755
著 作 者： 16.00
出 版 社： 化學工業出版社
書 號： 9787502563837
出版日期： 2005-1-1
內容包括線性規劃與MATLAB的實現，即非線性規劃、整數規劃、動態規劃、多目標規劃與MATLAB的實現及圖與網路分析技術等。為方便讀者學習，本書安排了大量最優化方法在工程中的應用實例，根據需要逐個編寫了解決這些問題的相應數學模型，應用MATLAB程序，通過簡潔的運算給出了較為復雜問題的解。
本書可作為最優化技術方法或MATLAB優化工具箱應用的入門教材，供高職高專或本科院校管理、經濟類專業的師生使用，也可供廣大愛好者學習參考。
隨著計算機科學的發展和應用，應用最優化方法解決問題的領域在不斷擴大，最優化的理論和方法也得到普及和發展。線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃和多目標規劃以及圖與網路技術作為最優化方法的主要內容已經成為工程技術人員和經濟管理人員所必備的基礎知識，目前，最優化方法課程已經開始作為高等院校的普及課程。
在「高等數學」中學習的極值理論、線性代數、向量、矩陣、泰勒公式等概念為學習「最優化方法」奠定了基礎。在「最優化方法」中，這些知識的重要價值將在工程應用中得到充分體現。
在最優化方法的應用過程中，要將所學知識直接應用於解決實際問題，中間往往還有一段距離。有時，面對需要建立的復雜數學模型，尤其是繁復的數學計算問題，往往難以入手，因此，人們總是希望能夠找到具有通用性和廣泛性的方法，用類似於日常使用計算器的手段，解決較為復雜的計算問題。在本書中，將「最優化方法」與「MATLAB工具箱」連接起來學習，就能夠在一定程度上彌補這一缺陷。
MATLAB是一個很不錯的計算軟體，它給數學計算帶來了許多的便利和可能性，它提供了幾十個工具箱，利用這些工具箱，可以解決不同領域的許多問題。
本書簡明扼要、敘述清楚、文字流暢，既可作為工程學科、管理及經濟學科的專、本科學生的「最優化方法」教材，也可作為應用「MATLAB工具箱」入門參考教材使用。
本書是編者根據多年的教學經驗，為適應新的教學需要而編寫的，所有工程應用實例均經過了MATLAB6�5的運行。
本書由曹衛華、郭正編寫，其中第1章、第2章、第5章、第6章由曹衛華編寫，第3章、第4章、第7章由郭正編寫。本書在定稿前曾聽取蘇金明教授、李旭宇博士等專家的許多寶貴意見，謹在此表示感謝，並感謝其他支持和關心本書出版的領導和同行。
由於本人水平有限，書中錯誤和不足之處在所難免。有不妥之處，望批評指正。
1概述�
1�1引言�
1�2最優化問題及其工程背景�
1�2�1線性規劃問題�
1�2�2非線性規劃問題�
1�2�3整數規劃問題�
1�2�4多目標規劃問題�
1�2�5動態規劃問題�
1�2�6圖論與網路流�
1�3MATLAB6�5優化工具箱及工程應用簡介�
2線性規劃與MATLAB實現�
2�1線性規劃基本理論�
2�1�1線性規劃問題及其數學模型�
2�1�2線性規劃問題解的幾何意義及圖解法�
2�1�3線性規劃的基本原理�
2�2求解線性規劃問題的基本方法�
2�2�1單純形法�
2�2�2大�M�法�
2�3線性規劃問題的靈敏度分析�
2�4線性規劃問題的MATLAB6�5輔助計算及工程應用實例�
2�4�1MATLAB優化工具箱函數選用�
2�4�2工程應用實例�
習題�
3非線性規劃與MATLAB實現�
3�1非線性規劃基本概念及分類�
3�2無約束非線性規劃�
3�2�1最優性條件�
3�2�2一維搜索�
3�2�2�1平分法�
3�2�2�2黃金分割法（0�618法）�
3�2�2�3牛頓法�
3�2�3無約束非線性規劃的MATLAB6�5輔助計算及工程應用
實例�
3�2�3�1MATLAB優化工具箱函數選用�
3�2�3�2工程應用實例�
3�3有約束非線性規劃�
3�3�1最優性條件�
3�3�2懲罰函數法�
3�3�3約束非線性規劃的MATLAB6�5輔助計算及工程應用
實例�
3�3�3�1MATLAB優化工具箱函數選用�
3�3�3�2工程應用實例�
3�3�4二次規劃及其MATLAB實現�
3�3�4�1二次規劃�
3�3�4�2MATLAB優化工具箱函數選用�
3�3�4�3應用實例�
習題�
4整數規劃�
4�1概述�
4�2整數規劃的圖解法�
4�3分支定界法�
4�3�1分支定......
❸ 如何用matlab解決多元遺傳演算法問題
如何用matlab解決多元遺傳演算法的極值問題？可以按下列步驟做
1、首先，建立自定義帶條件的最大值目標函數文件，ga_fun.m
if x(1)+x(2)>=-1
y=-（exp(-0.1*(x(1)^4+x(2)^4))+ exp(cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))
）
else
y=inf
end
式中:x=x(1),y=x(2)
2、利用ga遺傳演算法工具箱求解
3、在工具箱中，Fitness function項輸入@ga_fun；Number of variables項輸入2；Lower項輸入[-1,2]；Upper項輸入[2,1];
4、點擊Start按鈕，運行可以得到 fmax(0,0)值(Objective function value)。說明這里負號是最大值的標志
運行界面
❹ matlab遺傳演算法怎麼輸入參數
遺傳演算法工具箱的函數GA基本調用格式如下：
X
=
GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
其中前兩個參數分別是適應度函數和變數個數，第三、四個參數（A和b）即為線性不等式約束。
你現在需要做的是，增加幾個線性約束條件：
x1
<
x2
x2
<
x3
x3
<
x4
x4
<
x5
不過，有個問題，遺傳演算法等優化工具對不等式約束的要求，都必須是閉集（帶等號的不等式），也就是說，要的是類似下面這樣的約束：
x1
<=
x2
x2
<=
x3
x3
<=
x4
x4
<=
x5
❺ 怎麼評價MATLAB中gamultiobj函數（多目標遺傳演算法）的計算結果比如下面的函數和其部分結果
您好，多目標遺傳演算法可以得到Pareto Front圖，即您展示的結果。至於評價方法應由您自己確定，比如最簡單的線性加權函數評價方法，評價值Evalue=w1*minf1(x1,x2)+w2*minf2(x1,x2)，其中w1+w2=1。
總的來說，就是依據自己的需要進行評價，matlab中不含有評價方法（因為評價方法很靈活）。
❻ matlab 多目標優化的實際例子
遺傳演算法GA求解無約束最優化問題，採用遺傳演算法求函數的最小值：
f(x,y)=x^4-16x^2-5xy+y^4-16y^2-5y
函數如下：
f=inline('x(1)^4-16*x(1)^2-5*x(1)*x(2)+x(2)^4-16*x(2)^2-5*x(2)','x');
l=[-5 -5];
u=[5 5];
x0=[0 0];
Np=30;
Nb=[12 12];
Pc=0.5;
Pm=0.01;
eta=0.8;
kmax=200;
[xos,fos]=fminsearch(f,x0)
[xo_gen,fo_gen]=genetic(f,x0,l,u,Np,Nb,Pc,Pm,eta,kmax)
其中調用的遺傳演算法函數為如下幾個
genetic函數
function [xo,fo]=genetic(f,x0,l,u,Np,Nb,Pc,Pm,eta,kmax)
N=length(x0);
if nargin<10,kmax=100;end
if nargin<9|eta>1|eta<=0,eta=1;end
if nargin<8,Pm=0.01;end
if nargin<7,Pc=0.5;end
if nargin<6,Nb=8*ones(1,N);end
if nargin<5,Np=10;end
NNb=sum(Nb);
xo=x0(:)';l=l(:)';u=u(:)';
fo=feval(f,xo);
X(1,:)=xo;
for n=2:Np,X(n,:)=1+rand(size(x0)).*(u-1);
P=gen_encode(X,Nb,l,u);
for k=1:kmax
X=gen_decode(P,Nb,l,u);
for n=1:Np,fX(n)=feval(f,X(n,:));end
[fxb,nb]=min(fX);
if fxb<fo,fo=fxb;xo=X(nb,:);end
fX1=max(fxb)-fX;
fXm=fX1(nb);
if fXm<eps,return;end
for n=1:Np
X(n,:)=X(n,:)+eta*(fXm-fX1(n))/fXm*(X(nb,:)-X(n,:));
end
P=gen_encode(X,Nb,l,u);
is=shuffle([1:Np]);
for n=1:2:Np-1
if rand<Pc
P(is(n:n+1),:)=crossover(P(is(n:n+1),:),Nb);
end
end
P=mutation(P,Nb,Pm);
end
gen_encode函數
function P=gen_encode(X,Nb,l,u)
Np=size(X,l);
N=length(Nb);
for n=1:Np
b2=0;
for m=1:N
b1=b2+1;
b2=b2+Nb(m);
Xnm=(2^Nb(m)-1)*(X(n,m)-l(m))/(u(m)-l(m));
P(n,b1:b2)=dec2bin(Xnm,Nb(m));
end
end
gen_decode函數
function X=gen_decode(P,Nb,l,u)
Np=size(P,l);
N=length(Nb);
for n=1:Np
b2=0;
for m=1:N
b1=b2+1;
b2=b1+Nb(m)-1;
X(n,m)=bin2dec(P(n,b1:b2))*(u(m)-l(m))/(2^Nb(m)-1)+l(m);
end
end
crossover函數
function chrms2=crossover(chrms2,Nb)
Nbb=length(Nb);
b2=0;
for m=1:Nbb
b1=b2+1;
bi=b1+mod(floor(rand*Nb(m)),Nb(m));
b2=b2+Nb(m);
tmp=chrms2(1,bi:b2);
chrms2(1,bi:b2)=chrms2(2,bi:b2);
chrms2(2,bi:b2)=tmp;
end
mutation函數
function P=mutation(P,Nb,Pm)
Nbb=length(Nb);
for n=1:size(P,1)
b2=0;
for m=1:Nbb
if rand <Pm
b1=b2+1;
bi=b1+mod(floor(rand*Nb(m)),Nb(m));
b2=b2+Nb(m);
P(n,bi)=~P(n,bi);
end
end
end
shuffle函數
function is=shuffle(is)
N=length(is);
for n=N:-1:2
in=ceil(rand*(n-1));
tmp=is(in);is(in)=is(n);is(n)=tmp;
end
運行結果為
xos =
3.0453 3.1031
fos =
-186.4878
xo_gen=
2.9805 3.3150
fo_gen=
-184.2604
❼ 求一個基本遺傳演算法的MATLAB代碼
我發一些他們的源程序你，都是我在文獻中搜索總結出來的：
%
下面舉例說明遺傳演算法
%
%
求下列函數的最大值
%
%
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)
x∈[0,10]
%
%
將
x
的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數提供的解析度是每為
(10-0)/(2^10-1)≈0.01
。
%
%
將變數域
[0,10]
離散化為二值域
[0,1023],
x=0+10*b/1023,
其中
b
是
[0,1023]
中的一個二值數。
%
%
%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%
編程
%-----------------------------------------------
%
2.1初始化(編碼)
%
initpop.m函數的功能是實現群體的初始化，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，
%
長度大小取決於變數的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。
%遺傳演算法子程序
%Name:
initpop.m
%初始化
function
pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength));
%
rand隨機產生每個單元為
{0,1}
行數為popsize，列數為chromlength的矩陣，
%
roud對矩陣的每個單元進行圓整。這樣產生的初始種群。
%
2.2.2
將二進制編碼轉化為十進制數(2)
%
decodechrom.m函數的功能是將染色體(或二進制編碼)轉換為十進制，參數spoint表示待解碼的二進制串的起始位置
%
(對於多個變數而言，如有兩個變數，採用20為表示，每個變數10為，則第一個變數從1開始，另一個變數從11開始。本例為1)，
%
參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。
%遺傳演算法子程序
%Name:
decodechrom.m
%將二進制編碼轉換成十進制
function
pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
%
2.4
選擇復制
%
選擇或復制操作是決定哪些個體可以進入下一代。程序中採用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實現。
%
根據方程
pi=fi/∑fi=fi/fsum
，選擇步驟：
%
1）
在第
t
代，由（1）式計算
fsum
和
pi
%
2）
產生
{0,1}
的隨機數
rand(
.)，求
s=rand(
.)*fsum
%
3）
求
∑fi≥s
中最小的
k
，則第
k
個個體被選中
%
4）
進行
N
次2）、3）操作，得到
N
個個體，成為第
t=t+1
代種群
%遺傳演算法子程序
%Name:
selection.m
%選擇復制
function
[newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue);
%求適應值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit;
%單個個體被選擇的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue);
%如
fitvalue=[1
2
3
4]，則
cumsum(fitvalue)=[1
3
6
10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1));
%從小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while
newin<=px
if(ms(newin))
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❽ 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)
❾ 跪求一份多目標優化遺傳演算法 matlab源代碼，不甚感激。郵 箱991882239
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]);