Matlab 7 GA

在 Matlab 7.0 中提供了 Genetic Algorithm and Direct Search 工具箱，
现在简单介绍下。转载时请保持作者信息完整。

1、首先编写fitness函数，函数内容见后面的引用。

function score = my_func1(pop)
%f(x1,x2)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)
%-3.0<=x1<=12.1; 4.1<=x2<=5.8
score = -21.5 - pop(1)*sin(4*pi*pop(1)) - pop(2)*sin(20*pi*pop(2));

从ga函数说明可知
% X = GA(FITNESSFCN,NVARS) finds the minimum of FITNESSFCN using
% GA. NVARS is the dimension (number of design variables) of the
% FITNESSFCN. FITNESSFCN accepts a vector X of size 1-by-NAVRS,
% and returns a scalar evaluated at X.
%     
% X = GA(FITNESSFCN,NAVRS,OPTIONS) finds the minimum for
% FITNESSFCN with the default optimization parameters replaced by values
% in the structure OPTIONS. OPTIONS can be created with the GAOPTIMSET
% function.
ga 是寻找最小值的，所以将原函数取负。

从本站翻出来一个老贴。
[parse]lihuanc[/parse]
关于优化方面的：
f(x1,x2)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)
-3.0<=x1<=12.1 4.1<=x2<=5.8

[parse]zonly[/parse]
用遗传算法算了下，得到一个最优值为38.8503
x1*=11.6255 x2*＝5.7250
但似乎仍不是全局最优解

[parse]easyworm[/parse]
呵呵，这个问题的局部极小较多，我用NLPSolver1.0（到偶的网站www.easyworm.com下载）算了一下：
初始值取X1=11.600000, X2=4.500000
最优目标值为37.650301
最优点处X1*=11.625545, X2*=4.525056
lingo 8.0的计算结果为37.45030
最优点处X1*=11.62554, X2*=4.325057

function y = my_func2(x)
%fmax
r=sqrt((x(1)-50)^2+(x(2)-50)^2)+exp(1);
y=-(sin(r)/r+1);

function y = my_func2a(x)
%fmin
r=sqrt((x(1)-50)^2+(x(2)-50)^2)+exp(1);
y=(sin(r)/r+1);

原贴见
http://bbs.matwav.com/post/view?bid=7&id=45307&sty=0&tpg=2&ppg=1&age=0#45307

请注意 Mutation 选择 Gaussian 函数时， Scale 要设成 0；
结果：
minimize f(x) = 0.7827663723309104;
maximize f(x) = 1.1283745483594003

（缩略图，点击图片链接看原图）