현재 위치는 - 분류정보망 - 안경정보 - Matlab 기반 유전자 알고리즘 함수 최적화

Matlab 기반 유전자 알고리즘 함수 최적화

Ga 함수를 사용하면 ga 함수는 유전 알고리즘의 함수이며 호출 형식은 다음과 같습니다.

엑스선

=

Ga(fitnessfcn, nvars, a, b, aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)

Fitnessfcn 은 최적화할 함수이고, nvars 는 변수 수, 아래 lb 는 하한, ub 는 상한입니다. 이 문제에는 이 네 위치의 매개변수가 필요하며, 다른 위치의 매개변수는 [] 으로 대체할 수 있습니다. Ga 함수는 기본적으로 최적화될 함수의 최소값이기 때문에 최대값을 얻기 위해서는 최적화될 함수를 음수로, 즉 로 작성해야 합니다.

기능

Y=myfun(x)

Y=-x.*sin( 10*pi. * x)-2;

이 함수를 myfun.m 으로 저장한 다음 명령줄에 입력합니다.

X=ga(@myfun, 1, [], [], [], [], [], [], [1], [2])

돌아올 거예요

최적화

종료됨:

평균적

변화

에서

이것은

건강

가치

적은

비교

Options.tolfun 입니다.

엑스선

=

1.8506

유전 알고리즘의 원리는 값 범위 내에서 초기값을 임의로 선택한 다음 상속하는 것이기 때문에 각 실행마다 다른 값을 제공할 수 있습니다 (예: 한 번 더 실행하면 반환됨).

최적화

종료됨:

평균적

변화

에서

이것은

건강

가치

적은

비교

Options.tolfun 입니다.

엑스선

=

1.6507

이 구체적인 원인은 유전 알고리즘에 관한 자료를 참고해야 한다.