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如何在遗传算法中设置变量约束条件

发布时间:2019-07-04 02:25 来源:未知 编辑:admin

  1、如何设置变量的线、在matlab上,每次运行遗传算法得到的最优解不同,是否因为不收敛或者约束条件设置不妥所致?3、运用matlab自带工具箱时,为何无法找到初始...

  1、如何设置变量的线性与非线、在matlab上,每次运行遗传算法得到的最优解不同,是否因为不收敛或者约束条件设置不妥所致?

  请哪位高手不吝赐教,最好基于matlab自带遗传算法工具箱给予解释,谢谢!

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  展开全部1、一般有两种方法,一种是在生成初始种群时只生成满足约束的个体;另一种是随机产生个体,并且在随后的操作中判断个体是否满足约束条件。2、这是遗传算法的特点决定的;遗传算法是一种随机搜索算法,每次都因种群规模的不同、参数的不同而得到不同的结果。即便参数都相同,每次运算得到的近似最优解也不一定相同。一般取n次运算中的最好结果来作为最终的最优解。当然,如果你的约束条件设置不妥,或者参数设置不适当,那么也会造成每次运算的近似最优解相差过大,且质量不高。这些都要注意。

  3、我用MATLAB自己编写遗传算法来解决问题,因为其自带的工具箱比较固定,只能解决简单、典型的问题。但你的问题稍加复杂时,工具箱的作用就发挥不出来。

  展开全部简单介绍一下思路:最重要的是确定适应度函数,只要确定这个函数就很容易了,就用你不会编程,直接调用matlab的工具箱就行了。

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