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  • Matlab 7 GA

    千次阅读 2004-07-03 12:34:00
    Matlab 7.0 中提供了 Genetic Algorithm and Direct Search 工具箱,现在简单介绍下。转载时请保持作者信息完整。1、首先编写fitness函数,函数内容见后面引用。function score = my_func1(pop)%f(x1,x2)=21.5+...
    在 Matlab 7.0 中提供了 Genetic Algorithm and Direct Search 工具箱,
    现在简单介绍下。转载时请保持作者信息完整。

    1、首先编写fitness函数,函数内容见后面的引用。

    function score = my_func1(pop)
    %f(x1,x2)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)
    %-3.0<=x1<=12.1; 4.1<=x2<=5.8
    score = -21.5 - pop(1)*sin(4*pi*pop(1)) - pop(2)*sin(20*pi*pop(2));

    从ga函数说明可知
    % X = GA(FITNESSFCN,NVARS) finds the minimum of FITNESSFCN using
    % GA. NVARS is the dimension (number of design variables) of the
    % FITNESSFCN. FITNESSFCN accepts a vector X of size 1-by-NAVRS,
    % and returns a scalar evaluated at X.
    %     
    % X = GA(FITNESSFCN,NAVRS,OPTIONS) finds the minimum for
    % FITNESSFCN with the default optimization parameters replaced by values
    % in the structure OPTIONS. OPTIONS can be created with the GAOPTIMSET
    % function.
    ga 是寻找最小值的,所以将原函数取负。


    从本站翻出来一个老贴。
    [parse]lihuanc[/parse]
    关于优化方面的:
    f(x1,x2)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)
    -3.0<=x1<=12.1 4.1<=x2<=5.8

    [parse]zonly[/parse]
    用遗传算法算了下,得到一个最优值为38.8503
    x1*=11.6255 x2*=5.7250
    但似乎仍不是全局最优解

    [parse]easyworm[/parse]
    呵呵,这个问题的局部极小较多,我用NLPSolver1.0(到偶的网站www.easyworm.com下载)算了一下:
    初始值取X1=11.600000, X2=4.500000
    最优目标值为37.650301
    最优点处X1*=11.625545, X2*=4.525056
    lingo 8.0的计算结果为37.45030
    最优点处X1*=11.62554, X2*=4.325057


    2、gatool 的用法
    在matlab7命令行输入 gatool,见附图。

    在 PopulationSize=10000; 请注意Mutation函数的选择。

    f(x1*,x2*)=-my_func1(x1*,x2*)=38.84741978236206,
    where x1*=11.62378; x2*=5.72501

    3、ga 函数的使用
    因为要使用非原始设定,所以要采用 ga 的第2种调用方式,并且Mutation要采用mutationuniform函数。

    opt1 = gaoptimset;
    opt1.PopInitRange = [[-3.0 4.1];[12.1 5.8]];
    opt1.PopulationSize = 1000;
    opt1.MutationFcn=@mutationuniform;
    [x, fval] = ga(@my_func1,2,opt1)

    结果如下:
    >> opt1

    opt1 =

    PopulationType: 'doubleVector'
    PopInitRange: [2x2 double]
    PopulationSize: 1000
    EliteCount: 2
    CrossoverFraction: 0.80000000000000
    MigrationDirection: 'forward'
    MigrationInterval: 20
    MigrationFraction: 0.20000000000000
    Generations: 100
    TimeLimit: Inf
    FitnessLimit: -Inf
    StallGenLimit: 50
    StallTimeLimit: 20
    InitialPopulation: []
    InitialScores: []
    PlotInterval: 1
    CreationFcn: @gacreationuniform
    FitnessScalingFcn: @fitscalingrank
    SelectionFcn: @selectionstochunif
    CrossoverFcn: @crossoverscattered
    MutationFcn: @mutationuniform
    HybridFcn: []
    Display: 'final'
    PlotFcns: []
    OutputFcns: []
    Vectorized: 'off'

    >> [x, fval] = ga(@my_func1,2,opt1)
    Optimization terminated: stall generations limit exceeded.

    x =

    11.60992040806107 5.72602745388080

    fval =

    -38.61619496300001

    >>
    58619379.snap.jpg
    (缩略图,点击图片链接看原图)
    function y = my_func2(x)
    %fmax
    r=sqrt((x(1)-50)^2+(x(2)-50)^2)+exp(1);
    y=-(sin(r)/r+1);

    function y = my_func2a(x)
    %fmin
    r=sqrt((x(1)-50)^2+(x(2)-50)^2)+exp(1);
    y=(sin(r)/r+1);

    原贴见
    http://bbs.matwav.com/post/view?bid=7&id=45307&sty=0&tpg=2&ppg=1&age=0#45307

    请注意 Mutation 选择 Gaussian 函数时, Scale 要设成 0;
    结果:
    minimize f(x) = 0.7827663723309104;
    maximize f(x) = 1.1283745483594003
    96993515.snap.jpg
    (缩略图,点击图片链接看原图)


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  • matlabga函数返回值,只能将最后一代相关数据送出来,虽然可以plot出适应度和平均值,但是无法将中间数据提取出来,研究了几个小时,终于搞定, 方法1:ga函数option选项中加上’Display’,‘iter’,可以...

    matlab中ga函数的返回值,只能将最后一代的相关数据送出来,虽然可以plot出适应度和平均值,但是无法将中间的数据提取出来,研究了几个小时,终于搞定,
    方法1:ga函数的option选项中加上’Display’,‘iter’,可以打印中间信息,你可以直接拷贝出来,在进行处理
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    方法2:通过设断点,一步一步追踪,终于找到,执行中间过程的地方,
    在galincon.m文件中,建立了一个state结构体,过程中的信息存在里面,最后此变量清除,见图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    state.best就是每次的适应度值,只要把这个数传输来就可以了,因此
    在主程序中顶一个全局变量xbest,在galincon.m文件中声明,然后每次将state.best存下来,见图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    这样就可以中加值传出来了,同样的道理,我们可以将需要的所有变量传出来,都在state这个变量里面。

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    MATLAB

    实现算法代码:

    GA

    (遗传算法)——整数编码

    function

    [BestGene,aa]

    =

    GA(MaxGeneration,GeneSize,GeneNum,pcross,pmute,minGene,maxGene)

    Parent = Init(GeneSize,GeneNum,minGene,maxGene);

    [BestGene,Parent] = KeepBest(Parent);

    aa = [];

    for i = 1:MaxGeneration

    [i 1/value(BestGene)]

    Child = chose(Parent);

    Child = cross(Child,pcross);

    Child = mute(Child,pmute,maxGene);

    [BestGene,Parent] = KeepBest(Child);

    aa = [aa;value(BestGene)];

    end

    function GeneInit = Init(GeneSize,GeneNum,minGene,maxGene)

    GeneInit = [];

    for i = 1:GeneSize

    x = []; x = ceil(rand(1,GeneNum).*(maxGene-minGene)) + minGene;

    GeneInit = [GeneInit;x];

    end

    GeneInit = [GeneInit;x];

    function Child = chose(Parent)

    GeneSize = size(Parent,1);

    for i = 1:GeneSize

    x = Parent(i,:);

    val(i) = value(x);

    end

    ValSum = sum(val);

    val = val / ValSum;

    for i = 2:GeneSize

    val(i) = val(i) + val(i-1);

    end

    for i = 1:GeneSize

    randval = rand;

    if randval <= val(1)

    Child(i,:) = Parent(1,:);

    end

    for j = 2:GeneSize

    if randval > val(j-1) && randval <= val(j)

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  • GA遗传算法matlab程序

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