对何塞·丹尼尔的答复：
事实上，目前beta参数的范围是[-0.5,0.5]。当β在[0,1]范围内时，你会得到父级(P1父级1,P2父级2,H1子级1)之间的纯线性组合:

H1=β1*P1+（1-β1）*P2

在[-0.5,0.5]中选择β使线性组合超出了父母所设定的限制。这扩展了父母双方建立的探索限制(增加了孩子可以定位的区域)

正如我在之前的一篇文章(2020年5月29日回答Tom)中所说的，我正在评估设置贝塔在el rango[0,1]的可能性。但我现在的印象是，我们不会注意到算法行为的显著变化。

你好。我有下一个问题:beta1参数“% Child1 = beta1*Parent1+(1-beta1)*Parent2”我认为应该在内部[0,1](对于线性重组)。然而，由于“beta =rand(2,1)-0.5;”，matlab代码生成beta <0;(α= 0)。你觉得呢?

如何使用KH算法来规范化像Ackley函数这样的问题?

回答Sunghyun:
用同样的方法来回答Heonyong。使用惩罚条款。
实例:
函数J =成本(x)
%x=[x1，x2]二维搜索空间。
J = x (1) ^ 2 + 5 * x (2);
%非线性罚项:x(1)^2-0.3*x(2)^3>=1
p = abs (min (x (1) ^ 2 - 0.3 * x (2) ^ 3 - 1, 0)) * 1 e5;
J=J+p；

如何引入两个变量的非线性约束?

对韩勇的答复：
包含限制的一种简单方法是在目标函数中添加一个术语，该术语在限制不满足时进行惩罚。
例如，如果必须最小化f（x）=x^2 s.t.x>=1，则成本函数可以是：
函数J =成本(x)
J = x ^ 2;
当x>=1时，%罚项
p = abs (min (x - 1, 0)) * 1 e5;
J=J+p；

如何在这个问题上引入约束?

汤姆回答:
在一个极端的情况下，例如，P1=1000和P2=1005(在您建议的搜索空间的边界上)，和beta1=-0.4 (beta1是在范围[-0.5,0.5]内随机生成的，我想将范围改为[0 1])
H1=β1*P1+（1-β1）*P2
H1= -0.4*1000+1.4*1005=1007(不是1400)
无论如何，这个值超出了边界，但在交叉种群后通过突变操作(mutbga函数)。如您所见，在这个函数的末尾有一些代码可以防止超出边界的点。

%强制点数界外
辅助= 1(宁德,1);
auxf1 =辅助* FieldDR (1:);
: auxf2 =辅助* FieldDR (2);
NewChrom = (NewChrom > auxf2)。* auxf2 + (NewChrom < auxf1)。* auxf1 + (NewChrom < = auxf2 & NewChrom > = auxf1)。* NewChrom;

当然，这不是实现交叉和变异的唯一方法，您的建议可能是有效的。但我不知道是不是更好。

假设是一维，但你可以把我的想法扩展到多维。假设下界是1000，上界是1005。因此只允许1000到1005之间的值。因此，父值在1000到1005之间。当我将1000到1005之间的值与1.4相乘时，我最终会得到1400左右，这远远超出了边界。先取父元素的值，从中减去1000，然后做A的乘法，然后再加1000，不是更符合逻辑吗?

亲爱的汤姆，我很高兴我的代码能有用。

至于你问我的问题，我不确定我是否理解了，但我会尽力回答。
您所描述的操作是在交叉操作数中执行的(而不是在变异操作数中)。
这是一个线性交叉，两个子项（代码中的NewChrom（pin:pin+1，：）由两个父项（代码中的oldcrom（pin:pin+1，：））生成）。
例如，如果我们称子结点H1和H2，父结点P1和P2，我们考虑=0(为了简化):
H1=β1*P1+（1-β1）*P2
H2 = beta2 * P1 + (1-beta2) * P2

在代码中，矩阵A (2x2)包含每个变量的重组因子(随机生成的“beta”)。

例如，对于带有三维的情况:
>> alpha= 0 %默认值
α=
0
> >β=兰德(2,1)*(1 + 2 *α)-(0.5 +α)
贝塔=
0.1324
-0.4025
> > =(贝塔(1)1-betas (1);1-betas(2)贝塔(2))
一个=
0.1324 - 0.8676
1.4025 -0.4025
>> OldChrom=[5 10 2;3 14 4]
奥德克姆=
5 10 2
3 14 4
> > NewChrom = * OldChrom
NewChrom =
3.2647 13.4706 3.7353
5.8049 8.3902 1.1951

我非常喜欢代码。我只是想知道为什么你在突变中包含了范围而在交叉中不包含?这有什么原因吗?

贝塔=兰德(2,1)*(1 + 2 *α)-(0.5 +α);
=(贝塔(1)1-betas (1);1-betas(2)贝塔(2)];
NewChrom（pin:pin+1，：）=A*oldcrom（pin:pin+1，：）；

假设你有一个非常接近的上下边界（例如1000和1005，那么范围是1，但你需要乘以*1000）。减去1000，然后A*5，再加上1000，这不是更合乎逻辑吗？
或者在上面的公式背后是否有一个统计逻辑，而不是我所建议的?

汤姆Wambecq

谢谢你的回答，我在自己改变的过程中遇到了一个问题，现在我已经解决了

习的答案:

如果你定义一个只有一个参数的函数。
函数值= objfun_y (x)
值= x。^ 2 + sin (x) + 3 * x + x ^ 3 - 1;

和执行:
gaDat.Objfun =“objfun_y”;
磅= [1];
ub=[1]；
gaDat.FieldD =[磅;乌兰巴托];

它的工作原理。

如果你将函数定义为一个4参数函数:
函数值= objfun_y4 (x)
价值= x (1) ^ 2 + sin (x (2)) + 3 * x (3) + (4) ^ 3 - 1;

和执行:
gaDat.Objfun =“objfun_y4”;
Lb =[-1 -1 -1];
Ub =[1 1 1 1];
gaDat.FieldD =[磅;乌兰巴托];
%执行遗传算法
gaDat=ga（gaDat）；

它同样适用。我不明白是什么问题。

我想用这段代码来解一个四元方程，我应该如何修改它?例如y = x (1) ^ 2 + sin (x (2)) + 3 * x(3) +(4) ^ 3 - 1。当我修改目标参数时。在修改了参数的上下限后，仍然无法求解。error in function chrom=crtrp(Nind,FieldDR);

请，我想编码的遗传算法与适应度函数

听迈赫迪·埃尔卡多里的
我不能重复这个错误。我想你就是一个例子。但是当我运行它时，一切都很正常。您的注释建议我您没有执行示例的第1到4行，或者您在执行第5行之前删除了变量gaDat。

未定义函数或变量'gaDat'。

错误在ga(第5行)
gaDat=ga(gaDat)我如何通过这个错误?

你好，Xavier，非常感谢你的代码，我的问题是利用遗传算法最大化PV系统的功率。非常感谢

回答丽迪雅·哈米斯。
你必须为你的问题建立一个成本函数。这里有一个简短的教程，你可以看到使用的例子。

我的研究是关于使用约束最小二乘滤波器进行图像重建。为了得到更好的结果，我想实现遗传算法。如何将此代码实现为当前结果？

感谢代码，快速转换从Matlab求解器GA到您的

回答Jaouadi Zouhour。
没有一种启发式算法能保证找到全局最优解。在当前版本的算法中，停止是在固定的迭代次数下完成的，但用户可以在函数gaiteration.m中添加自己的停止准则。该函数在算法的每次迭代时执行。
例如，你可以加上:
如果yourStopCriterionIsSatisfied
gaDat.gen = gaDat.NIND;
结束
改变你的停止标准满足于你自己的条件。

谢谢你的代码。
在应用ga alg时，我有一个问题。我的最优函数从一次迭代开始收敛到一个固定值（迭代：50）。它是否对应于最优点？是否可以停止迭代并假设它为最小值？

一种新的SLM方案，用于降低OFDM信号的峰均比
遗传算法