遗传算法工具箱

推荐用shefiled的GA工具箱,里面的子函数写的很好,调用很方便.配合一本gA的书学的很快；另外关于你这个问题,你的目标函数和约束函数是否在工作目录下,还有在调用的时候在函数名前面加@试试,希望能

你的约束函数有问题,x如果超出了反正切的默认范围,就会出现复数此时你的程序就没办法通过复数的ceq进行计算了再问：我都强调了函数肯定没问题肯定有相应实数解再答：你强调是你的事情，但是你ceq确实有可能

我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.

优化一个很函数（函数很复杂,包含我这个优化问题用遗传算法能解决吗,关于fmincon函数,可以在matlab命令行

一样才怪!遗传算法是一种带有随机性的搜索型的求解全局最优解的方法.随机性就是在优化过程中变量的取值是随机变化的,但是这种变化是朝向全局最优的方向随机变化.但是当种群数量足够大,而且进化代数足够多的时候

这个100在这里是起到限定条件的作用.如果g1>0或者g2>0这种情况,就不进行计算了,直接给出误差值100,这样,g1>0或者g2>0这种情况基本上就排除了,因为误差值非常高.这个数值可以改,改的比

要看你用遗传算法解决什么问题,一般情况下,有两个方向使用遗传算法,一是自己编写遗传算法代码解决问题,二是用Matlab遗传算法工具箱.前者可以学习王小平的《遗传算法——理论、应用与软件实现》这本书,后

canse-sensitive即大小写敏感你把工具箱设置为CurrentFolder,会发现工具箱里的那些函数的函数名为大写,且后缀为.M我的做法是：对每个函数,双击打开它,然后删去它,再保存函数名为

是MatrixLaboratory公司自己聘人做出来的,就是最标准的遗传算法不是那种什么神经网络遗传算法,也不是什么遗传退火算法.如果你自己有这类混杂算法的工具箱,只能自己去下载第三方的工具箱,当然前

如果按照默认设置来运行GA,输入fitness函数和未知量个数,就可以运行了.通常,优化问题的目标函数就是fitness函数.如果想重新设置一下GA的参数,可在options处,设置,具体参数设置还要

给你推荐一本书《MATLAB遗传算法工具箱及应用》雷英杰著,网上可以找到电子版,找不到的话可以留下联系方式,我发给你.这本书讲的比较详细,比别人一句一句教你要更好.

x可以作为遗传算法的决策变量x.^2-64可以作为遗传算法的适应度函数如果使用工具箱,可以把bound设置的稍微大一些,具体问题具体设置就行针对这个题,并没有

将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中functionf1=func1(x)%第一目标函数f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;functionf2=func

?在看雷英杰《MATLAB遗传算法工具箱及应用》crtrp函数用法的时候发现书上的例子不能运行FielDR=[-10,-5,-3,-1;10,5,3,1]Chrom=crtrp(6,FielDR)Er

【1】先看看图形.subplot(2,1,1)ezplot('abs(4*sin(x))*(exp(-0.1*x))')subplot(2,1,2)ezplot('abs(4*sin(x))*(exp

嗯,一般用混合算法来优化某种智能算法的性能.加快寻找最优解的速度.好多遗传算法的混合算法都是用了别的算法的概念,然后就称为混合算法,不过也就是加了一两个函数,来改变过程中某一点的运行参数.这样来讲,你

添加非线性约束：ceq=x-floor(x);ce=[x-5;-x];

是要下这个吗?看看这个网站http://math.whut.edu.cn/shumo/html/NewsView.asp?ID=281&SortID=73貌似里面工具箱还挺全的.

你看到下边那个nonlinearconstraintfunction了吗?把你的约束写在一个m文件的function中,函数名比如取为：xconstr则将@xconstr写到nonlinearcons

找我谢菲尔德