matlab遗传算法工具箱输入参数数目不足

matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释 problem setup and results设置与结果 problem

fitness function适应度函数 number of variable变量数 constraints约束

linear inequalities线性不等式，A*x<=b形式，其中A是矩阵，b是向量 linear equalities线性等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量

bounds定义域，lower下限，upper上限，列向量形式，每一个位置对应一个变量 nonlinear constraint function非线性约束，用户定义，非线性等式必须写成c=0形式，不等式必须写成c<=0形式

integer variable indices整型变量标记约束，使用该项时Aeq和beq必须为空，所有非线性约束函数必须返回一个空值，种群类型必须是实数编码 run solver and view results求解

use random states from previous run使用前次的状态运行，完全重复前次运行的过程和结果

population

population ty

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解1

核心函数：

(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】

pop--生成的初始种群 【输入参数】

num--种群中的个体数目

bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数

eevalOps--传递给适应度函数的参数

options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度

F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...

termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】

第五章 遗传算法工具箱函数

本章介绍英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱函数。

由于MATLAB高级语言的通用性，对问题用M文件编码，与此配对的是MATLAB先进的数据分析、可视化工具、特殊目的的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。MATLAB遗传算法工具箱为遗传算法从业者和第一次实验遗传算法的人提供了广泛多样的有用函数。

遗传算法工具箱使用MATLAB矩阵函数为实现广泛领域的遗传算法建立一套通用工具，这个遗传算法工具是用M文件写成的，是命令行形式的函数，能完成遗传算法大部分重要功能的程序的集合。用户可通过这些命令行函数，根据实际分析的需要，编写出功能强大的MATLAB程序。

5.1 工具箱结构

本节给出GA工具箱的主要程序。表5.1为遗传算法工具箱中的各种函数分类表。

表5.1 遗传算法工具箱中函数分类表

创建种群 crtbase crtbp crtrp ranking scaling reins rws select sus 创建基向量 创建任意离散随机种群 创建实值初始种群 适应度计算 常用的基于秩的适应度计算 比率适应度计算 选择函数 一致随机和基于适应度的重插入 轮盘选择 高级选择

第五章 遗传算法工具箱函数

本章介绍英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱函数。

由于MATLAB高级语言的通用性，对问题用M文件编码，与此配对的是MATLAB先进的数据分析、可视化工具、特殊目的的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。MATLAB遗传算法工具箱为遗传算法从业者和第一次实验遗传算法的人提供了广泛多样的有用函数。

遗传算法工具箱使用MATLAB矩阵函数为实现广泛领域的遗传算法建立一套通用工具，这个遗传算法工具是用M文件写成的，是命令行形式的函数，能完成遗传算法大部分重要功能的程序的集合。用户可通过这些命令行函数，根据实际分析的需要，编写出功能强大的MATLAB程序。

5.1 工具箱结构

本节给出GA工具箱的主要程序。表5.1为遗传算法工具箱中的各种函数分类表。

表5.1 遗传算法工具箱中函数分类表

创建种群 crtbase crtbp crtrp ranking scaling reins rws select sus 创建基向量 创建任意离散随机种群 创建实值初始种群 适应度计算 常用的基于秩的适应度计算 比率适应度计算 选择函数 一致随机和基于适应度的重插入 轮盘选择 高级选择

介绍了matlab工具箱gaot的用法

第19卷　第6期机械研究与应用Vol19　No6

2006年12月MECHANICALRESEARCH&APPLICATION2006212

Matlab遗传算法优化工具箱(GAOT)的研究与应用

周正武,丁同梅

1

1,2

3

,田毅红

2,3

,王晓峰

2,4

(1.广东省技师学院,广东博罗　516100;2.天津大学机械工程学院,天津　300072;3.承德技师学院,河北承德　067400;4.郑州职业技术学院,河南郑州　450121)

摘　要:介绍遗传算法的基本原理和Matlab的遗传算法优化工具箱(GAOT),分析了优化工具函数。探讨Matlab遗传算法工具箱在

参数优化和非线性规划中的应用。通过优化实例,说明遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法。用Matlab语言及Matlab语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点。

关键词:遗传算法;Matlab工具箱;优化

中图分类号:TH164　　　　　　文献标识码:A　　　　　　文章编号:1007-4414(2006)06-0069-03

Thestudyandapplicationofg

实验一 利用MATLAB实现遗传算法

一、实验目的

1、熟悉MATLAB语言编程环境 2、掌握MATLAB语言命令

3、学会利用MATLAB编程实现遗传算法

二、实验原理

MATLAB是美国Math Works公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计等领域。通过学习遗传算法原理，使用MATLAB编写程序，实现其求解策略。

三、实验内容

通过MATLAB编程，利用遗传算法求解 ：

f(x) 200exp( 0.05x)sin(x), 求maxf(x)，x [-2,2].

三、实验要求

1、程序设计 2、调试 3、实验结果 4、撰写实验报告

实验二 MATLAB神经网络工具箱的使用

一、实验目的

1、掌握MATLAB语言命令 2、提高MATLAB程序设计能力 3、学会使用MATLAB神经网络工具箱

二、实验原理

MATLAB语言是Math Works公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空间。它附带有30多个工具箱，神经

第八章 使用MATLAB遗传算法工具

最新发布的MATLAB 7.0 Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。

本章8.1节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。

8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述

本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。

8.1.1 工具箱的特点

GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MATLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化

最新发布的MATLAB Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。

本章节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。

遗传算法与直接搜索工具箱概述

本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。

8.1.1 工具箱的特点

GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MATLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化问题。所有工具箱函数都是MATLAB的M文件，这些文件由实现特定优化算

复制代码

在这里使用启发式算法GA（遗传算法）来进行参数寻优，用网格划分(grid search)来寻找最佳的参数c和g，虽然采用网格搜索能够找到在CV意义下的最高的分类准确率，即全局最优解，但有时候如果想在更大的范围内寻找最佳的参数c和g会很费时，采用启发式算法就可以不必遍历网格内的所有的参数点，也能找到全局最优解。

关于遗传算法这里不打算过多介绍，想要学习的朋友可以自己查看相关资料。

使用GA来进行参数寻优在在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中已经实现gaSVMcgForClass.m（分类问题参数寻优）、gaSVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）。

1.

2. 3. 4. 5. 6. 7.

利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass [bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option]= gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option) 输入：

train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。 train:训练集，格式要求与svmtrain相同。

ga_optio

复制代码

在这里使用启发式算法GA（遗传算法）来进行参数寻优，用网格划分(grid search)来寻找最佳的参数c和g，虽然采用网格搜索能够找到在CV意义下的最高的分类准确率，即全局最优解，但有时候如果想在更大的范围内寻找最佳的参数c和g会很费时，采用启发式算法就可以不必遍历网格内的所有的参数点，也能找到全局最优解。

关于遗传算法这里不打算过多介绍，想要学习的朋友可以自己查看相关资料。

使用GA来进行参数寻优在在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中已经实现gaSVMcgForClass.m（分类问题参数寻优）、gaSVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）。

1.

2. 3. 4. 5. 6. 7.

利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass [bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option]= gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option) 输入：

train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。 train:训练集，格式要求与svmtrain相同。

ga_optio