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使用MATLAB 遗传算法工具 使用MATLAB 遗传算法工具 遗传算法与直接有哪些信誉好的足球投注网站工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox） 遗传算法工具：问题创建、适应度计算、选择、交叉和变异 直接有哪些信誉好的足球投注网站工具：模式有哪些信誉好的足球投注网站方法 使用MATLAB 遗传算法工具 1. 编写待优化函数的M文件 优化函数：使适应度函数最小化，即 M 文件接受一个行向量，返回一个标量； 行向量的长度：目标函数中独立变量的个数； 使用MATLAB 遗传算法工具 1. 编写待优化函数的M文件 举例 M 文件的代码： function z = my_fun( x ) z=x(1)^2 - 2*x(1)*x(2) + 6*x(1) + x(2)^2 - 6*x(2); 使用MATLAB 遗传算法工具 2. 遗传算法使用方式 通过图形用户界面（GUI）使用遗传算法工具 以命令行方式调用遗传算法函数ga 使用MATLAB 遗传算法工具 2. 遗传算法使用方式 2.1 通过GUI 使用遗传算法 1. 打开遗传算法工具GUI 在命令窗口输入：gatool 使用MATLAB 遗传算法工具 2.2 通过GUI 使用遗传算法 2. 在遗传算法工具中定义问题 （1）Fitness function——求最小值的适应度函数 适应度函数形式：@ fitnessfun fitnessfun.m: 计算适应度函数的M文件 使用MATLAB 遗传算法工具 2.2 通过GUI 使用遗传算法 3. 运行遗传算法 “Run solver”中单击“Start”按钮 “Status and results”窗格：显示运行结果 使用MATLAB 遗传算法工具 2.2 通过GUI 使用遗传算法 5. 图形显示 “Plot”窗格：控制显示运行结果变化的图形 使用MATLAB 遗传算法工具 2.2 通过GUI 使用遗传算法 7. 生成 M 文件 “File” “Generate M- file” 使用MATLAB 遗传算法工具 2. 遗传算法使用方式 2.2 以命令行方式调用遗传算法函数ga [ x fval ] = ga ( @ fitnessfun, nvars, options ) @ fitnessfun: 适应度函数句柄 nvars ：适应度函数的独立变量的个数 options ：包含遗传算法选项参数的结构 例如options=gaoptimset（PopulationSize，100） x ：最终值到达的点 fval ：适应度函数的最终值 使用MATLAB 遗传算法工具 2. 遗传算法使用方式 2.2 以命令行方式调用遗传算法函数ga MATLAB的workspace（工作空间）调用ga 编写Ｍ文件调用ga 第9章 遗传算法及其应用 遗传算法 ( Genetic Algorithms, GA ):一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法。 第9章 遗传算法及其应用 遗传算法 ( Genetic Algorithms, GA ):一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法。 9.2.1 遗传算法的基本操作 初始种群： 初始种群 第二代种群 在迭代60、80、95、100次时的种群 1）在Matlab的File菜单中选择New菜单项 2）选择M-File，在编辑器打开一个新的M文件 3）在该M文件中，输入下面两行代码： function z = my_fun( x ) z=x(1)^2 - 2*x(1)*x(2) + 6*x(1) + x(2)^2 - 6*x(2); 4）在Matlab路径指定的目录中保持该M文件 Population（种群） 、 Fitness scaling（适应度尺度） 、 Selection（选择）、Reproduction（复制）、 Mutation（变异）、Crossover（交叉）、 Migration（移民）、Hybrid function（混合函数）、 Stopping criteria（停止准则）、Output function（输出函数）、 Display command window（显示到命令窗口）、 Vectorize（向量化） Run solver（运行求解器） * （2）Number of variables——适应度函数的独立变量个数 4. 暂停和停止算法 “Pause”按钮：暂停