Matlab-Optimation-Tool-GUI界面翻译和介绍.docx

Matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释

1、problemsetupandresults设置与结果

（1）Solver：求解程序，选择要用的求解程序（遗传算法，遗传算法多目标等）

（2）problem：

1）fitnessfunction适应度函数，求最小

2）numberofvariable变量数，必须是整数，即使用这个GUI界面的适应度函数的变量必须是[1*n]的向量，而不能是[m*n]的矩阵。

3）constraints约束

4）linearinequalities线性不等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量

5）linearequalities线性等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量

6）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

7）nonlinearconstraintfunction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

8）integervariableindices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

9）runsolverandviewresults求解

userandomstatesfrompreviousrun使用前次的状态运行，完全重复前次运行的过程和结果

2、population

（1）populationtype编码类型

1）doublevector实数编码，采用双精度。整数规划的种群类型必须是实数编码。

2）bitstring二进制编码。对于生成函数和变异函数，只能选用uniform和custom，对于杂交函数，只能使用scatteredsinglepoint，twopoint或custom不能使用hybridfunction和nonlinearconstraintfunction

3）custom自定义

（2）populationsize：种群大小

（3）creationfunction：生成函数，产生初始种群

1）constraintdependent：约束相关。无约束时为uniform，有约束时为feasiblepopulation（自动适配？？？）

2）uniform：均匀分布

3）feasiblepopulation：自适应种群，生成能够满足约束的种群

（4）initialpopulation：初始种群，不指定则使用creationfunction生成，可以指定少于种群数量的种群，由creationfunction完成剩余的

（5）initialscores：初始值，如果不指定，则由计算机计算适应度函数作为初始值，对于整型约束不可用，使用向量表示

（6）initialrange：初始范围，使用向量矩阵表示，第一行表示范围的下限，第二行表示上限

3、fitnessscaling:适应度尺度

rank：等级。将适应度排序，然后编号

proportional：按比例

top：按比例选取种群中最高适应度的个体，这些个体有等比例的机会繁衍，其余的个体被淘汰

shiftlinear：线性转换

custom：用户定义

4、selection（selectionfunction）依据适应值选择父代

stochasticuniform：随机均匀分布

remainder：残余，取适应值的整数部分进行轮盘赌选择

uniform：不是一个好方法，但是可以用来做测试

shiftlinear：线性转换

roulette：轮盘赌算法

tournament：联赛选择算法

custom：自定义

5、reproduction复制，决定如何产生子代

elitecount：精英数，直接传到下一代的个体数

crossoverfraction：杂交概率

6、mutation（mutationfunction）突变

useconstraintdependent默认，与约束有关，无约束时使用gaussian，有约束时使用adaptivefeasible

gaussian：利用高斯分布来选取

uniform：均匀

adaptivefeasible：

custom：自定义

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