遗传算法的MATLAB实现实例

..遗传算法〔GeneticAlgorithm的MATLAB应用实例TouseOptimizationToolboxsoftware,youneedto1DefineyourobjectivefunctionintheMATLABlanguage,asafunctionfileoranonymousfunction.2Defineyourconstraint<s>asaseparatefileoranonymousfunction.首先建立目标函数的M文件；例1：如目标函数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默认的工作目录中；在命令行中输入命令：cd,就可以得到MATLAB默认的工作目录。TocheckthattheM-filereturnsthecorrectvalue,enterrosenbrock<[11]>ans=0注释：如果想建立rosenbrock.m文件,那么步骤1变为editrosenbrock。例2：minZ=-3x1+x2+S.t.x1-2x2+x3-4x1+x2+2x3≧3遗传算法标准形式4x1-x2-2x1+xxj≧遗传算法标准化Linearinequalities〔线性不等式：A﹡x<=b。其中A是矩阵,b是列向量书写格式此题中如A中填写[1,-2,1;4,-1,-2],b中填写[11;-3];Linearequalities〔线性等式：Aeq﹡x=beq。其中Aeq是矩阵,beq是列向量,格式同上；此题中Aeq中填写[-2,0,1],b中填写[1]；Bounds〔边界：变量的最小值和最大值。矩阵形式表示,负无穷大为-inf,正无穷大为inf。〔此题Lower填写0,Upper填写inf。如果问题中有1≦x1≦3,2≦x2中填入[3;5]。Nonlinearconstraintfunction〔非线性限制函数：类似于FitnessFunction中的输入,首先生成对应的.M文件,此处输入函数的句柄,调用其中的〔非线性限制函数。M文件格式一般为：Function[c,ceq]=fxxys<x>C<1>=<x<1>^2>/9+<x<2>^2>/4-1;Ceq=[];注意：c为非线性不等式约束,ceq为非线性等式约束；等式或不等式都必须返回,若无则为"[]"。此题没有非线性约束〔见下图。不需要设置参数的项不填写任何信息。〔1进入工具箱MATLAB—Start—Toolboxes—Optimization选择选择优化目标函数ceshi.M文件内容为约束参数右侧遗传算法选项全部默认设置点击start后,程序运行结果为通过大M算法计算结果为419Z=-2例3：求解函数f<x>=100﹡(x12s.t.x1﹡x2+x1-x10-x1﹡x20≦x1≦0≦x2≦采用遗传算法函数ga<>来求解,首先,编写求解的目标函数：functiony=simple_fitness<x>y=100*<x<1>^2-x<2>>^2+<1-x<1>>^2;将其存为simple_fitness.m文件,作为程序模块以备被调用,而后编写约束边界条件：function[c,ceq]=simple_constraint<x>c=[1.5+x<1>*x<2>+x<1>-