版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、133最新發(fā)布的MATLAB7.0Release14已經(jīng)包含了一個專門設計的遺傳算法與直接搜索工具箱(GeicAlgithmDirectSearchToolbox,GADS)。使用遺傳算法與直接搜索工具箱,可以擴展MATLAB及其優(yōu)化工具箱在處理優(yōu)化問題方面的能力,可以處理傳統(tǒng)的優(yōu)化技術難以解決的問題,包括那些難以定義或不便于數(shù)學建模的問題,可以解決目標函數(shù)較復雜的問題,比如目標函數(shù)不連續(xù)、或具有高度非線性、隨機性以及目標函數(shù)沒有導數(shù)的
2、情況。本章8.1節(jié)首先介紹這個遺傳算法與直接搜索工具箱,其余各節(jié)分別介紹該工具箱中的遺傳算法工具及其使用方法。8.1遺傳算法與直接搜索工具箱概述遺傳算法與直接搜索工具箱概述本節(jié)介紹MATLAB的GADS(遺傳算法與直接搜索)工具箱的特點、圖形用戶界面及運行要求,解釋如何編寫待優(yōu)化函數(shù)的M文件,且通過舉例加以闡明。8.1.1工具箱工具箱的特點的特點GADS工具箱是一系列函數(shù)的集合,它們擴展了優(yōu)化工具箱和MATLAB數(shù)值計算環(huán)境的性能。遺傳
3、算法與直接搜索工具箱包含了要使用遺傳算法和直接搜索算法來求解優(yōu)化問題的一些例程。這些算法使我們能夠求解那些標準優(yōu)化工具箱范圍之外的各種優(yōu)化問題。所有工具箱函數(shù)都是MATLAB的M文件,這些文件由實現(xiàn)特定優(yōu)化算法的MATLAB語句所寫成。使用語句typefunction_name就可以看到這些函數(shù)的MATLAB代碼。我們也可以通過編寫自己的M文件來實現(xiàn)來擴展遺傳算法和直接搜索工具箱的性能,也可以將該工具箱與MATLAB的其他工具箱或Sim
4、ulink結合使用,來求解優(yōu)化問題。工具箱函數(shù)可以通過圖形界面或MATLAB命令行來訪問,它們是用MATLAB語言編寫的,對用戶開放,因此可以查看算法、修改源代碼或生成用戶函數(shù)。遺傳算法與直接搜索工具箱可以幫助我們求解那些不易用傳統(tǒng)方法解決的問題,譬如表查找問題等。遺傳算法與直接搜索工具箱有一個精心設計的圖形用戶界面,可以幫助我們直觀、方便、快速地求解最優(yōu)化問題。8.1.1.1功能特點功能特點遺傳算法與直接搜索工具箱的功能特點如下:(1
5、)圖形用戶界面和命令行函數(shù)可用來快速地描述問題、設置算法選項以及監(jiān)控進程。(2)具有多個選項的遺傳算法工具可用于問題創(chuàng)建、適應度計算、選擇、交叉和變異。(3)直接搜索工具實現(xiàn)了一種模式搜索方法,其選項可用于定義網(wǎng)格尺寸、表決方法和搜索方法。(4)遺傳算法與直接搜索工具箱函數(shù)可與MATLAB的優(yōu)化工具箱或其他的MATLAB程序結合使用。(5)支持自動的M代碼生成。8.1.1.2圖形用戶界面和命令行函數(shù)圖形用戶界面和命令行函數(shù)135為了使用
6、遺傳算法和直接搜索工具箱,首先必須編寫一個M文件,來確定想要優(yōu)化的函數(shù)。這個M文件應該接受一個行向量,并且返回一個標量。行向量的長度就是目標函數(shù)中獨立變量的個數(shù)。本節(jié)將通過實例解釋如何編寫這種M文件。8.1.2.1編寫編寫M文件舉例文件舉例下面的例子展示了如何為一個想要優(yōu)化的函數(shù)編寫M文件。假定我們想要計算下面函數(shù)的最小值:2212112122()266fxxxxxxxx?????M文件確定這個函數(shù)必須接受一個長度為2的行向量X,分別與
7、變量x1和x2相對應,并且返回一個標量X,其值等于該函數(shù)的值。為了編寫這個M文件,執(zhí)行如下步驟:(1)在MATLAB的File菜單中選擇New菜單項。(2)選擇MFile,將在編輯器中打開一個新的M文件。(3)在該M文件中,輸入下面兩行代碼:functionz=my_fun(x)z=x(1)^22x(1)x(2)6x(1)x(2)^26x(2)(4)在MATLAB路徑指定的目錄中保存該M文件。為了查看該M文件是否返回正確的值,可鍵入my
8、_fun([23])ans=5注意注意:在運行遺傳算法工具或模式搜索工具時,不要使用編輯器或調(diào)試器來調(diào)試目標函數(shù)的M文件,否則會導致在命令窗口出現(xiàn)Java異常消息,并且使調(diào)試更加困難。8.1.2.2最大化與最小化最大化與最小化遺傳算法和直接搜索工具箱中的優(yōu)化函數(shù)總是使目標函數(shù)或適應度函數(shù)最小化。也就是說,它們求解如下形式的問題:minimize()xfx如果我們想要求出函數(shù)f(x)的最大值,可以轉(zhuǎn)而求取函數(shù)g(x)=-f(x)的最小值,
9、因為函數(shù)g(x)最小值出現(xiàn)的地方與函數(shù)f(x)最大值出現(xiàn)的地方相同。例如,假定想要求前面所描述的函數(shù)的最大值,這時,2212112122()266fxxxxxxxx?????我們應當編寫一個M文件來計算,求函數(shù)2212112122()()(266)gxfxxxxxxxx????????的最小值。8.1.2.3自動代碼生成自動代碼生成遺傳算法與直接搜索工具箱提供了自動代碼生成特性,可以自動生成求解優(yōu)化問題所需要的M文件。例如,圖8.1所示
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實例講解
- matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實例講解
- matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實例講解(轉(zhuǎn)引).txt
- matlab遺傳算法工具箱及應用
- 遺傳算法matlab代碼
- 遺傳算法及其應用實例
- matlab粒子群算法工具箱使用方法及實例
- 遺傳算法經(jīng)典matlab代碼
- 遺傳算法matlab實現(xiàn)源程序
- 遺傳算法研究及遺傳算法工具箱開發(fā).pdf
- 遺傳算法支撐工具研究.pdf
- 遺傳算法模擬退火matlab編程
- 遺傳算法基本理論與實例
- 基于MATLAB遺傳算法工具箱的組合渦旋型線優(yōu)化.pdf
- 遺傳算法概述遺傳算法原理遺傳算法的應用
- 基于改進遺傳算法的路徑規(guī)劃matlab實現(xiàn)
- 遺傳算法
- 遺傳算法入門
評論
0/150
提交評論