matlab遗传算法优化多参数

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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

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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）。

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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

Matlab写的函数优化遗传算法程序

function [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation,options)
% [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)
% Finds a maximum of a function of several variables.
% fmaxga solves problems of the form:
% max F(X) subject to: LB <= X <= UB
% BestPop--------最优的群体即为最优的染色体群
% Trace-----------最佳染色体所对应的目标函数值
% FUN------------目标函数
% LB--------------自变量下限
% UB--------------自变量上限
% eranum----------种群的代数,取100--1000(默认1000)
% popsize---------每一代种群的规模；此可取50--100(默认50)
% pcross----

完整可以运行的数值优化遗传算法源代码

function [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% Finds a maximum of a function of several variables.

% fga solves problems of the form:

% max F(X) subject to: LB <= X <= UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2))

% X - 最优个体对应自变量值

% MaxFval - 最优个体对应函数值

% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群

% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值

% FUN

介绍遗传算法MATLAB程序设计

摘自 Matlab在数学建模中的应用， 北航出版社，2011.4

4.2遗传算法MATLAB程序设计

4.2.1程序设计流程及参数选取 4.2.1.1遗传算法程序设计伪代码

BEGIN

t = 0 ; %Generations NO.

初始化P(t) ; %Initial Population or Chromosomes 计算P(t) 的适应值; while (不满足停止准则) do begin t = t+1 ;

从P(t-1)中选择P(t) ; % Selection

重组P(t) ; % Crossover and Mutation 计算P(t) 的适应值; end END

4.2.1.2遗传算法的参数设计原则

在单纯的遗传算法当中，也并不总是收敛，即使在单峰或单调也是如此。这是因为种群的进化能力已经基本丧失，种群早熟。为了避免种群的早熟，参数的设计一般遵从以下原则[5]：

（1）

本科生毕业设计(论文)

论文题目：基于遗传算法的PID参数优化

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：

使用授权说明

本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名： 日 期：

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指

遗传算法的程序实例

f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] 一、初始化(编码)

initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，

长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 代码:

%Name: initpop.m %初始化

function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength));

% rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 二、计算目标函数值

1、将二进制数转化为十进制数(1) 代码:

%Name: decodebinary.m

%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop)

[px,py]=size(pop);

遗传算法在调节控制系统参数中的应用

【摘要】自动化控制系统多采用PID控制器来调节系统稳定性和动态性，PID的

Kp,Ki,Kd参数需要合理选择方能达到目标。遗传算法是一种模拟生物进化寻求最优解的有效算法，本文通过利用GAbx工具箱实现对控制电机的PID进行参数优化，利用matlab的仿真功能可以观察控制效果。 1. 直流伺服电机模型 1.1物理模型

图1 直流伺服电机的物理模型

u?---电枢输入电压（V） Ra---电枢电阻（?） LS---电枢电感（H）

uq---感应电动势（V） Tg---电机电磁转矩（N?m） J---转动惯量（kg?m2）

B---粘性阻尼系数（N?m?s） ig---流过电枢的电流（A） ?---电机输出的转角（rad）

1.2传递函数

利用基尔霍夫定律和牛顿第二定律得出电机基本方程并进行拉布拉斯变换

Ua(s)?Uq(s)?Ia(s)?Ra?Las?Ia(s)Tg(s)?Js2??(s)?Bs??(s)Tg(s)?Ia(s)?KtUq(s)?Kes??(s)式中：Kt为电机的转动常数（N?m）A；Ke为感应电动势常数（V?s）rad

Ua(s) Ia(s) 1 Las?RaT

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 二、相关函数（命令）及简介 三、实验内容 四、自己动手

一、问题背景与实验目的

遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算． 1．遗传算法的基本原理

遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一

摘自 Matlab在数学建模中的应用， 北航出版社，2011.4

4.2遗传算法MATLAB程序设计

4.2.1程序设计流程及参数选取 4.2.1.1遗传算法程序设计伪代码

BEGIN

t = 0 ; %Generations NO.

初始化P(t) ; %Initial Population or Chromosomes 计算P(t) 的适应值; while (不满足停止准则) do begin t = t+1 ;

从P(t-1)中选择P(t) ; % Selection

重组P(t) ; % Crossover and Mutation 计算P(t) 的适应值; end END

4.2.1.2遗传算法的参数设计原则

在单纯的遗传算法当中，也并不总是收敛，即使在单峰或单调也是如此。这是因为种群的进化能力已经基本丧失，种群早熟。为了避免种