主要内容

遗传算法

遗传算法求解混合整数或无级变速优化,约束或不受限制

遗传算法解决光滑或与任何类型的非光滑优化问题的约束条件,包括整数约束。它是一个随机,以人群为基础的算法,搜索随机突变和群体成员之间交叉。

功能

全部展开

遗传算法 使用遗传算法找到最小的函数
optimoptions 创建优化选项
resetoptions 重置选项

住编辑任务

优化 在编辑器现场优化或解决方程

主题

基于遗传算法

最小化Rastrigins使用遗传算法函数,具体问题具体分析

基本示例最小化一个函数有多个极小值的具体问题具体分析的方法。

使用遗传算法约束极小化,具体问题具体分析

解决非线性约束和边界非线性问题遗传算法在具体问题具体分析的方法。

使用遗传算法解决混合整数工程设计问题,具体问题具体分析

示例显示如何使用具体问题具体分析在ga混合整数规划,包括如何选择一个有限值的列表。

在具体问题具体分析的方法使用varindex设置选项

在某些情况下设置选项,具体问题具体分析的变量映射到solver-based使用varindex

遗传算法优化基础

最小化Rastrigin的功能

提供了一个例子,使用遗传算法解决优化问题。

编码和最小化使用遗传算法的适应度函数

展示了如何编写一个适应度函数包括额外的参数或向量化。

使用遗传算法约束最小化

显示了如何限制包含在您的问题。

选择和输出

显示了如何选择输入和输出参数的选项。

遗传算法选择的影响

例子显示几个选项的影响。

使用遗传算法全局与局部优化

这个例子展示了如何设置初始范围会导致一个更好的解决方案。

常见的调优选项

设置最大数量的代和失速代

MaxGenerations选择决定了遗传算法需要一代又一代的最大数量;看到算法的停止条件。

人口的多样性

显示了人口多样性的重要性,以及如何设置它。

健身比例

描述了健身比例,以及它如何影响的进步遗传算法

不同变异和交叉

显示的变异和交叉参数的影响遗传算法

遗传算法的混合方案

展示了使用混合函数改进解决方案。

当使用混合功能

描述了混合功能的情况下可能会提供更大的精度和速度。

混合整数规划

混合整数ga优化

解决混合整数规划问题,一些变量必须整数值。

使用遗传算法解决混合整数工程设计问题

示例显示如何使用ga混合整数规划,包括如何选择一个有限值的列表。

专门的任务

简历ga

显示了如何继续优化遗传算法从最后的人口。

复制的结果

显示了如何重置随机种子繁殖的结果。

从一个文件中运行遗传算法

提供了一个示例的运行遗传算法使用一组参数来寻找最有效的设置。

Vectorize健身功能

如何使用矢量化加速功能评估。

创建自定义绘制函数

展示了如何创建和使用一个自定义函数遗传算法

自定义输出函数的遗传算法

这个例子展示了使用一个自定义输出功能遗传算法

自定义数据类型使用遗传算法优化

解决旅行商问题使用自定义数据类型。

并行优化的颂歌

优化客观的解决方案使用的颂歌patternsearch遗传算法在串行或并行。

遗传算法的背景

遗传算法是什么?

介绍了遗传算法。

遗传算法的术语

遗传算法的一些基本术语解释道。

遗传算法是如何运作的吗

概述遗传算法是如何工作的。

非线性约束求解算法

解释了增广拉格朗日算法遗传算法(藻类)和处罚。

遗传算法的选择

探讨遗传算法的选择。