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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
7
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