出必精品：雷英杰《Matlab遗传算法工具箱及应用》Sheffield大学gatbs工具箱所有算例下载及调试说明
MATLAB的一些使用算法参考书籍
MATLAB的一些使用算法参考书籍以下这些书籍中有当今很流行、很热门的算法的原始代码，程序都不长，很容易掌握，并为自己所用。
[1] 刘金琨.先进PID控制与MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2003.1.TP273/L587.2该书是使用程序设计控制算法最好的书籍（个人认为），并且该书还包括了各种实用、流行且很热的算法，比如：遗传算法、模糊、神经网络算法的基础原始程序，是学习这些算法编程的最佳选择。
[2] 刘金琨.滑模变结构控制与MATLAB仿真北京清华大学出版社,2005.10.TP273/L587.2-2主要涉及各种滑模控制，S函数与Simulink仿真，各种神经网络控制。
该书被一直被认为是控制理论仿真最好的书籍，设计的东东有神经网络PID的S函数仿真、遗传算法、最小二乘在线辨识等等。
[4] 雷英杰.MATLAB遗传算法工具箱及应用[M].西安:西安电子科技大学,2005.4.TP18/L259该书是英国谢菲尔德大学版遗传算法工具箱的中文版使用说明，该工具箱是使用最广泛的遗传算法工具箱，并有很多测试实例。
可以很快嵌套到自己的项目中。
[5] 张晓华.系统建模与仿真[M].北京:清华大学出版社,2006.12.N945.12/Z285该书教你如何从最初的物理模型出发，抽象出数学模型，并最总用Simulink仿真，实例表述清晰各个案例都可以自己重现出来。
学完该书后，任何建模仿真的问题都不会称为问题。
这是一本数模的基础书，但是很多例子很实用，还是列在这里供参考。
包括：假设检验、层次分析、整数规划等等，讲得很浅显、通俗，但很实用。
注：其他还有一些好的MATLAB的书籍，大致分布在信号处理、高等数学实验、数学建模、仿真、控制理论和程序设计语言几个地方。
MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用
[x, fval] = ga(fun, 1,,,,,,,, options);
%输出结果
disp(['x = ', num2str(x)]);
disp(['f(x) = ', num2str(fval)]);
在上述代码中，我们首先定义了目标函数，然后设置了遗传算法的参数，包 括种群规模、最大迭代次数、交叉概率和变异概率。接下来，我们使用 optimoptions函数初始化遗传算法，并传入目标函数和参数设置。最后，我们使 用ga函数求解最小值点，并输出结果。
在使用遗传算法工具箱进行函数优化时，需要注意以下问题：
1、适应度函数的设计：适应度函数是评价个体优劣程度的指标，必须合理 设计以满足优化问题的需求。
2、种群规模和迭代次数的设定：种群规模和迭代次数是影响遗传算法性能 的关键参数，需要根据问题规模和复杂度进行合理设定。
3、交叉和变异操作的控制：交叉和变异操作是遗传算法的核心操作，需要 合理控制以保持算法的搜索能力和避免陷入局部最优解。
在定义了目标函数和约束条件之后，我们可以使用Matlab提供的ga函数来运 行遗传算法。ga函数将根据指定的目标函数和约束条件，使用遗传算法搜索最优 解。在运行过程中，我们可以使用Matlab提供的动画功能来实时查看遗传算法的 迭代过程。
除了使用Matlab遗传算法优化工具箱来解决常规的优化问题外，还可以将其 应用于其他领域。例如，在机器学习领域中，可以使用遗传算法来优化神经网络 的连接权值和结构；在控制系统领域中，可以使用遗传算法优化控制系统的参数 和结构；在图像处理领域中，可以使用遗传算法优化图像处理的算法和参数等。
通过本次演示的介绍，希望能使读者更好地理解和应用遗传算法工具箱解决 实际优化问题。
Matlab遗传算法工具箱简介
GADS 工具箱用户界面
(1)Solver(求解器)：用于选择需要的算法。 (2)Problem：需要解决的问题。包括： 1)Fitness function：需要最小化的适应度函数，填写的格式为：@objfun，其 中 objfun.m 是编写适应度函数的 M 文件，返回一个具体数值。 2)Number of variables： 适应度函数的自变量的数目， 此处表示优化设计的设 计变量个数。 (3)Constraints 约束。 1)Linear inequalities 线性不等式约束，表示为： A * x b ，填写矩阵 A 和向 量 b 的信息。
2)Linear equalities 线性等式约束，表示为： Aeq * x beq ，填写矩阵 Aeq 和 向量 beq 的信息。 3)Bounds：填写独立变量的取值范围。在 Lower 中填写变量的取值下界， Upper 中填写变量的取值上界，均以向量形式表示。 4)Nonlinear constraint function 非线性约束函数，编写非线性约束函数的 M 文件 nonlcon.m，则在此处填写@nonlcon。 (4)Run solver and view results 运行求解器并观察结果。点击 Start 即 可开始运行。Current iteration 中将显示当前运行的代数。Final point 栏中 显示最优解对应的变量的取值。 (5)Option 部分是遗传算法参数的设定。 1)Population 种群参数设定。 Population type 种群类型，设定适应度函数的输入数据类型。工具箱提供了 两种输入类型：双精度、串位，用户还可以编写 M 文件自定义输入数据的类型。 Population size 种群规模，定义每一代种群的个体数量。种群规模越大，遗 传算法的运行速度越慢。 Creation function 创建函数，用于创建初始种群。 Initial population 初始种群，如果不指定初始种群，则系统将运用创建函数 创建初始种群。 Initial scores 初始得分，如果此处没有定义初始得分，则系统应用适应度函 数来计算初始得分。 Initial range 初始范围，用于指定初始种群中的各变量的上下限。初始范围 用一个矩阵表示，该矩阵行数为 2，列数为变量的个数。其中第一行描述初始种 群中变量的取值下限，第二行描述初始种群中变量的取值上限。 2)Fitness scaling 适应度测量，包括：Rank 排序尺度变换、Proportional 比例 尺度变换、Top 顶级尺度变换、Shift linear 线性转换尺度变换以及 Custom 用户 自定义。 3)Selection 选择，工具箱提供了以下几种选择函数：Stochastic uniform 随机 Remainder 剩余、 Uniform 均匀分布、 Roulette 轮盘赌选择、 Tournament 均匀分布、 锦标赛选项、Custom 用户自定义。 4)Reproduction 再生参数，需设定可生存到下一代的精英个数 Elite count， 以及下一代由交叉产生的部分所占比例 Crossover fraction。
MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)图文 (1)
第一章 遗传算法概述
考虑两个二进制父代串：
A=10010110 和 B=10111000 I是随机地在1到串长L减1之间（即［1，
在决策变量域中的染色体表现型已被编码，可以估计种 群的个体成员的特性或适应度。通过特征目标函数来估计个 体在问题域中的特性。在自然世界中，这就是个体在现行环 境中的生存能力。因此，目标函数建立的基础是在整个繁殖 过程中选择成对的个体进行交配。
第一章 遗传算法概述
在再生(复制)期间，每个个体均被计算适应度值，它来 自没有加工的原始特性度量，由目标函数给出。这个值用来 在选择中偏向更加适合的个体。相对整个种群，适应度高的 个体具有高的选中参加交配的概率，而适应度低的个体具有 相对低的选中概率。
第一章 遗传算法概述
1.2 遗传算法的特点
遗传算法具有如下优点： （1)对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参 数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。 此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓 结构对象，泛指集合、序列、矩阵、树、图、链和表等各种一 维或二维甚至多维结构形式的对象。这一特点使得遗传算法具 有广泛的应用领域。比如： ①通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或 自动机的结构或参数加以优化。 ②通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识 库的精炼而达到高质量的机器学习目的。 ③通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最 佳决策树。 ④通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而 通过对操作序列的处理，可自动构造顺序控制系统。
精品文档-MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)雷英杰-第4章
第四章 遗传算法的基本原理与方法 (2) 最小字符集编码规则： 所定编码应采用最小字符集
规则（1）基于模式定理和积木块假设， 规则（2）提供 了一种更为实用的编码原则。
遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按 某种方法选取哪些个体遗传到下一代群体中的一种遗传运算， 用来确定重组或交叉个体， 以及被选个体将产生多少个子代 个体。 选择操作的策略与编码方式无关。 表4.2所示为选择 操作算子。
第四章 遗传算法的基本原理与方法
格雷码的主要优点是： （1） 便于提高遗传算法的局部搜索能力。 （2） 交叉、 变异等遗传操作便于实现。 （3） 符合最小字符集编码原则。 （4） 便于利用模式定理对算法进行理论分析。
第四章 遗传算法十进的制基数本原理二与进方制法码
０
0000
１
0001
.
表
２
0010
第四章 遗传算法的基本原理与方法
针对二进制编码的遗传算法进行函数优化时精度不高的特 点， Schraldolph等提出了动态参数编码(Dynamic Parameter Coding)。 为了得到较高精度， 让遗传算法从很 粗糙的精度开始收敛， 当遗传算法找到一个区域后， 就将搜 索限制在这个区域， 重新编码， 重新启动， 重复这 一过程， 直到达到要求的精度为止。
适应度值， 按某种准则挑选出好的个体进入下一代种群。 选
择算子有多种，经典遗传算法中常采用的是轮盘赌(Wheel，
或是比例选择Proportional Selection)
个个体进入下一代的概率就等于它的适应度值与整个种群中个
体适应度值和的比例， 适应度值越高， 被选中的可能性就越
MATLAB遗传算法工具箱及应用
《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》作者：雷英杰张善文李续武周创明出版社：西安电子科技大学出版社本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。
全书共分为9章。
第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。
第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB 遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。
第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。
本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。
书中包含大量的实例，便于自学和应用。
本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。
第一章遗传算法概述 11.1 遗传算法的概念 11.2 遗传算法的特点 31.2.1 遗传算法的优点 31.2.2 遗传算法的不足之处 41.3 遗传算法与传统方法的比较 41.4 遗传算法的基本用语 61.5 遗传算法的研究方向 71.6 基于遗传算法的应用 8第二章基本遗传算法及改进 112.1 遗传算法的运行过程 112.1.1 完整的遗传算法运算流程 112.1.2 遗传算法的基本操作 132.2 基本遗传算法 142.2.1 基本遗传算法的数学模型 142.2.2 基本遗传算法的步骤 142.2.3 遗传算法的具体例证 162.3 改进的遗传算法 222.3.1 改进的遗传算法一 232.3.2 改进的遗传算法二 242.3.3 改进的遗传算法三 252.3.4 改进的遗传算法四 282.4 多目标优化中的遗传算法 302.4.1 多目标优化的概念 302.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31第三章遗传算法的理论基础 343.1 模式定理 343.2 积木块假设 363.3 欺骗问题 373.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 39 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 393.4.2 未成熟收敛的防止 403.5 性能评估 413.6 小生境技术和共享函数 43第四章遗传算法的基本原理与方法 454.1 编码 454.1.1 编码方法 464.1.2 编码评估策略 484.2 选择 484.3 交叉 524.4 变异 554.5 适应度函数 574.5.1 适应度函数的作用 574.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 584.5.4 适应度尺度的变换 594.6 控制参数选择 604.7 约束条件的处理 61第五章遗传算法工具箱函数 625.1 工具箱结构 625.1.1 种群表示和初始化 635.1.2 适应度计算 635.1.3 选择函数 635.1.4 交叉算子 645.1.5 变异算子 645.1.6 多子群支持 645.2 遗传算法中的通用函数 645.2.1 函数 bs2rv 645.2.2 函数 crtbase 665.2.3 函数 crtbp 665.2.4 函数 crtrp 675.2.5 函数 migrate 685.2.6 函数 mut 695.2.7 函数 mutate 715.2.8 函数 mutbga 725.2.9 函数 ranking 745.2.10 函数 recdis 765.2.11 函数 recint 775.2.12 函数 reclin 785.2.13 函数 recmut 795.2.14 函数 recombin 815.2.15 函数 reins 815.2.16 函数 rep 845.2.17 函数 rws 845.2.18 函数 scaling 855.2.19 函数 select 865.2.20 函数 sus 885.2.21 函数 xovdp 885.2.22 函数 xovdprs 895.2.23 函数 xovmp 905.2.24 函数 xovsh 915.2.25 函数 xovshrs 925.2.26 函数 xovsp 935.2.27 函数 xovsprs 94第六章遗传算法工具箱的应用 956.1 安装 956.2 种群的表示和初始化 956.3 目标函数和适应度函数 966.4 选择 976.5 交叉 996.6 变异 1016.7 重插入 1016.8 遗传算法的终止 1026.9 数据结构 1026.10 多种群支持 1046.11 示范脚本 105第七章遗传算法应用举例 1077.1 简单一元函数优化实例 1077.2 多元单峰函数的优化实例 1117.3 多元多峰函数的优化实例 1157.4 收获系统最优控制 1187.5 装载系统的最优问题 1227.6 离散二次线性系统最优控制问题 1257.7 目标分配问题 1287.8 双积分的优化问题 1307.9 雷达目标识别问题 1317.10 图像分割问题 1347.11 一些测试函数对应的优化问题 1367.11.1 轴并行超球体的最小值问题 1367.11.2 旋转超球体的最小值问题 1377.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 1397.11.5 Schwefel函数的最小值问题 1407.11.6 Griewangk函数的最小值问题 1417.11.7 不同权的总和最小值问题 1427.12 多目标优化问题 142第八章使用MATLAB遗传算法工具 146 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 1468.1.2 编写待优化函数的M文件 1488.2 使用遗传算法工具初步 1498.2.1 遗传算法使用规则 1498.2.2 遗传算法使用方式 1508.2.3 举例：Rastrigin函数 1518.2.4 遗传算法的一些术语 1568.2.5 遗传算法如何工作 1578.3 使用遗传算法工具求解问题 1608.3.1 使用遗传算法工具GUI 1608.3.2 从命令行使用遗传算法 1728.3.3 遗传算法举例 1778.4 遗传算法参数和函数 1928.4.1 遗传算法参数 1928.4.2 遗传算法函数 2038.4.3 标准算法选项 207第九章使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 2089.2 直接搜索算法 2099.2.1 何谓直接搜索 2099.2.2 执行模式搜索 2099.2.3 寻找函数最小值 2109.2.4 模式搜索术语 2129.2.5 模式搜索如何工作 2149.3 使用直接搜索工具 2189.3.1 浏览模式搜索工具 2189.3.2 从命令行运行模式搜索 2269.3.3 模式搜索举例 2299.3.4 参数化函数 2439.4 模式搜索参数和函数 2459.4.1 模式搜索参数 2459.4.2 模式搜索函数 253参考文献 259。
MATLAB遗传算法工具箱及其军事应用
福建电脑２００６年第８期ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱及其军事应用雒战波，罗键（厦门大学自动化系福建厦门３６１００５）【摘要】：用ＭＡＴＬＡＢ语言及ＭＡＴＬＡＢ语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点。
本文简要阐述了遗传算法的基本原理，并对英国Ｓｈｅｆｆｉｅｌｄ大学的ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱作了简要的介绍，探讨了其在军事目标分配中的应用。
【关键词】：ＭＡＴＬＡＢ遗传算法工具箱军事应用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称ＧＡ），最先是由ＪｏｈｎＨｏｌ－ｌａｎｄ教授于１９７５年提出的。
它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，不依赖于问题具体的领域，提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的框架。
由于ＧＡ的独特特点和广泛应用，基于ＭＡＴＬＡＢ的遗传算法工具箱相继出现，主要由英国设菲尔德（Ｓｈｅｆｆｉｅｌｄ）大学的遗传工具箱、美国北卡罗莱纳那州立大学推出的ＧＡＯＴ以及ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司的遗传算法与直接搜索工具箱（ＧＡＤＳＴ）。
本文主要介绍英国设菲尔德大学的遗传工具箱及其应用。
１．遗传算法基本原理遗传算法与传统搜索算法不同，它是以适应度函数为依据，通过对种群中的所有个体实施遗传操作，实现群体内个体结构重组的迭代过程搜索法。
选择、杂交、变异构成了遗传算法的三个主要遗传操作。
参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定等要素组成了遗传算法的核心内容［１］。
其主要步骤有：（１）编码：在进行搜索之前，先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合就构成了不同的点；（２）初始种群的生成：随机产生Ｎ个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，也称为染色体（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ），Ｎ个个体构成了一个种群；（３）适应度评估检测：ＧＡ在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用适应度来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。
Matlab遗传算法工具箱函数及应用实例
!"#$"%遗传算法工具箱函数及应用实例于玲!!贾春强""!#沈阳化工学院机械工程学院!辽宁沈阳!!$!%"#"&大连理工大学机械工程学院!辽宁大连!!’$"($摘要%基于!"#$"%语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式!并且提供了多种选择&交叉&变异的方法’通过具体实例对!"#$"%的遗传算法工具箱的用法进行了说明介绍(关键词%)*+,*-#遗传算法#工具箱#优化中图分类号%./(0!&12文献标识码%3文章编号%!$$"4"(((""$$%)!!4$$"14$"&’()#*+(,"(-./"01$2,*(!"#$"%345++$%+/678*(9:!;<4=>’(?@*"(9A5!#67899,9:);78*<=7*,><?=<;;@=<?A68;<B*<?C<D+=+E+;9:F8;G=7*,.;78<9,9?BH68;<B*<?!!I!%"H F8=<*J"#67899,9:);78*<=7*,><?=<;;@=<?H K*,=*<L<=M;@D=+B9:.;78<9,9?BH K*,=*<!!’I"(H F8=<*N 4%,#B")#C.8;O;<;+=73,?9@=+8G.99,-9P-*D;Q9<)*+,*-DERR9@+D+8;-=<*@B*<Q:,9*+H*<Q+8;@;*@;+8;;P7;,,;<+ 9R;@*+9@D9:D;,;7+=9<H7@9DD9M;@*<Q GE+*+=9<=<+8;.99,-9PH+S9;P*GR,;D*-9E+89S+9ED;+8;.99,-9P*@;=<+@9QE7;Q =<+8=D R*R;@#C+=D+98;,R@;*Q;@D=GR@9M;+8;*-=,=+B+9*<*,BT;+8;UE;D+=9<*<Q D9,M;R@9-,;G ED=<?+8;.99,-9P# D2E F+B-,C G*+,*-J?;<;+=7*,?9@=+8GJ+99,-9PJ9R+=G=T*+=9<:遗传算法与!"#$"%语言!"#$"%是一种开放式软件!经过一定的程序可以将开发的优秀的应用程序集加入到!"#$"%工具的行列(这样!许多领域前沿的研究者和科学家都可以将自己的成果集成到!"#$"%之中!被全人类继承和利用(因此!!"#$"%中含有诸多的面向不同应用领域的工具箱!例如%信号处理工具箱&图像处理工具箱&通信工具箱&系统辨识工具箱&优化工具箱&鲁棒控制工具箱&非线性控制工具箱等!而且工具箱还在不断地扩展之中(A遗传算法工具箱的函数及其功能目前!国内图书市场上有关!"#$"%方面的书籍要么侧重于!"#$"%语言编程介绍!要么侧重于各种工具箱函数的解说!而对怎样用工具箱函数来解决实际问题鲜有涉及(本文将对遗传算法工具箱函数进行说明介绍(遗传算法工具箱&’()包括了许多实用的函数!这些函数按照功能可以分为以下几类%!"#主界面函数主程序*"+,提供了遗传算法工具箱与外部的接口(它的函数格式如下%-./012345/%345/#6"708194:;*"<%4=12>!0?"$@A!0?"$(5>!>#"6#345!45#>!#06,@A!#06,(5>!>0$07#@A!>0$07#(5>!.(?06@A>!.(?06(5>!,=#@A>!,=#(5>B输出参数输入参数!"!核心函数及其它函数具体见表C(G遗传算法工具箱应用实例$%&无约束优化问题利用遗传算法计算函数’<(B;(DEF*>G1<H(BDI*74><J(B/的最大值!其中(!-F!K:选择二进制编码!种群中的个体数目为EF!二进制编. 012345 %345#6"708194求得的最优解!包括染色体和适配度最终得到的种群最优种群的搜索轨迹每一代的最好适应度和平均适应度%4=12>0?"$@A0?"$(5>>#"6#34545#>#06,@A#06,(5>>0$07#@A>0$07#(5>.(?06@A.(?06(5>,=#@A,=#(5>变量上下界矩阵!矩阵的行数确定变量个数适应度函数传递给适应度函数的参数!默认值为+ALMM,初始种群选项(一个向量+05>G$41/564%N45>/2G>5$"O,!这里05>G$41表示两代之间的差距#564%N45>取F表示二进制编码!取E表示浮点数编码#2G>5$"O控制运行中是否输出当前群体和最好结果!取F表示运行中不输出!取E表示运行中输出(默认值为+E0P Q/E/F,终止函数的名称!默认值为+R,".&01)06,R,传递给终止函数的参数!默认值为+REFFR,选择函数的名称!默认值为+R146,&04,S0$07#R,传递给选择函数的参数!默认值为+RF+FTR,交叉函数名称表!以空格分开!浮点数编码默认值为+R/"6G#UV4?06/U0=6G>#G7V4?06/>G,5$0V4?06R,!二进制编码默认值为+R>G,5$0V4?06R,传递给交叉函数的参数表!浮点数编码默认值为+RW/F#W/C#W/FR,!二进制编码默认值为+F+Q,变异函数名称表!以空格分开!浮点数编码默认值为+R%4=12"6O!=#"#G41/,=$#GA41L1G9!=#"#G41141/L1G9!=#"#G41=P1G9!=#"#G41R,!二进制编码默认值为+R%G1"6O!=#"#G41R,传递给变异函数的参数表!浮点数编码默认值为+J/F#Q/EFF/C#J/EFF/C#J/F/F,!二进制编码默认值为+F+FH,表:表A码长度为!"!交叉概率为"#$%!变异概率为"#"&"采用’()*的程序清单如下#+编写目标函数文件,-.#/!文件存放在工作目录下"0123.4,256,7!89:7;<,-.=6,7!,-.4,26>?@<6,7=A>$89:7<@BA"C642=%C@>BDC 3,6=EC @>$F 生成初始种群!大小为A"?"424.G,-<424.4:74H8I:=A"!5"?$;!J,-.K>$L 调用遗传算法函数"5@?82MG ,-?NG ,-O.P:38;<I :=5"?$;!K,-.K !5;!424.G ,-!5A8Q R?A?A;!K/:@’82*8P/K !!%!K2,P/’8,/S 8783.K !5"#"&;!5K:P4.TU,98PK;!5!;!K2,2V240W1.:.4,2K !5!?!%?X;>?$经过!%次遗传迭代!运算结果为#!<D#&%RR "=!><!E#&%%E $即当!为D#&%RR 时!"=!>取最大值!E#&%%E "遗传算法一般用来取得近似最优解!另外!遗传算法的收敛性跟其初始值有关!大家运行上面的命令所得到的结果可能跟我的结果不同或是差别很大!但多执行几次上面的命令%随机取不同的初始群体&一定可以得到近似最优解"#$%有约束优化问题考虑如下问题#/42"=!><=!A Q !>!B=!!Q A>!6#.#&A =!><!A Q !!!BA !"&!=!><!!A EQ !!!BA !"本例中存在两个不等式约束!因此我们需要把有约束问题转换成无约束问题来求解"近年来提出了多种用遗传算法满足约束的技术!工程中常用的策略是惩罚策略!通过惩罚不可行解!将约束问题转换为无约束问题"惩罚项的适值函数一般有加法和乘法两种构造方式!本例采用加法形式的适值函数!惩罚函数由两部分构成!可变乘法因子和违反约束乘法"种群中的个体数目为A""!实数编码!交叉概率为"#$%!变异概率为"#"&"遗传算法求的是函数的极大值!因此在求极小值问题时!需将极大值问题转换为极小值问题求解"采用’()*的程序清单如下#Y 编写目标函数文件04.#/!文件存放在工作目录下"0123.4,256,7!89:7;<04.=6,7!,-.4,26>?@A<6,7=A>$@!<6,7=!>$PA<"#A $P!<"#&$Z 约束条件IA<@AQ !C @!BA $I!<@A#[!\EQ @!#[!BA $Z 加惩罚项的适值40?=IA]<">^=I!]<">89:7<=@AQ !>#[!B=@!Q A>#[!$876889:7<=@AQ !>#[!B=@!Q A>#[!BPAC I ABP!CI!$89:7<Q 89:7$82M_设置参数边界!本例边界为!O "N,12M6<,286%!!A &C5Q A !A;$‘调用遗传算法函数"5@O82MG,-ONG,-O.P:38;<I:=N,12M6!KW42K>O $a 性能跟踪"-7,.=.P:38=b !A>!.P:38=b !X>!KPQ K>$T,7MO,2-7,.=.P:38=b !A>!.P:38=b !!>!KNC K>$@7:N87=K’828P:.4,2K>cOd7:N87=Ke4..2866K>$f8I82M=K 解的变化K !K 种群平均值的变化K>$经过A""次遗传迭代!运算结果为#!<O5AOA;$此时极小值89:7=!><A $I A =!><"$I !!!><"#!%!显然最优解满足约束条件"!结论遗传算法工具箱功能强大!包括了大量的算子函数!提供各种类型的选择策略!交叉’变异的方式!适用于各类不同的实际问题"由于大多数实际问题都是有约束条件的!所以!用遗传算法处理约束条件的方法仍属于难点问题!需要进一步的研究和探讨"(参考文献)(")高尚#基于$%&’%(遗传算法优化工具箱的优化计算())*微型电脑应用!+,,+!"-.-/#0+102*(+)姜阳!孔峰*基于$%&’%(遗传算法工具箱的控制系统设计仿真())*广西工学院学报!+,,"!"+.23#41-*(5)飞思科技产品研发中心*$%&’%(4*0辅助优化计算与设计($)*北京#电子工业出版社!+,,5*%编辑阳光&作者简介#于玲%A$D$Q &!女!硕士!主要从事机电液一体化的教学及科研工作"收稿日期#!""EQ "DQ "R!!!!!!!!!!初始化函数424.4:74H8,I :#/P,178..8#/2,P/’8,/S 8783.#/.,1P2S 8783.#/64/-78U,98P#/3d3743U,98P#/7428PU,98P#/7428P,PM8PU,98P#/N,12M:PdW1.:.4,2#/2,2V240W1.:.4,2#//:@’82*8P/#/,-.W:@’82*8P/#/0!N#/N!0#/变异交叉二进制格式和浮点数格式的初始化函数有序数据的初始化函数常用的轮盘赌法基于归一化的优先选择法竞争选择法二进制格式或浮点数格式的交叉函数有序数据的交叉函数!可以将演化函数组合使用浮点数格式的变异函数主程序I :#/用来判断是否满足终止条件用来计算遗传算法满足精度要求时!染色体所需要的二进制位数用来完成二进制数和浮点数之间的相互转换选择函数终止函数二进制表示函数演化函数3:73N4.6#/424.4:74H8I :#/表"。
matlab遗传算法工具箱关于离散变量优化算例
1. 引言遗传算法是一种模拟自然选择与遗传机制的优化算法，被广泛应用于离散变量优化问题的求解。
在Matlab软件中，有专门的工具箱可以支持遗传算法的实现与应用，极大地方便了工程技术人员进行离散变量优化问题的研究与应用。
本文将介绍Matlab遗传算法工具箱在离散变量优化算例中的应用，并通过具体案例来展示其实际求解效果。
2. Matlab遗传算法工具箱介绍Matlab遗传算法工具箱是Matlab软件的一个重要工具箱，它提供了丰富的遗传算法函数和工具，方便用户进行遗传算法的实现和应用。
在离散变量优化问题的求解中，用户可以利用工具箱提供的函数对问题进行建模、参数设置、运行算法等操作，从而快速高效地求解问题。
3. 离散变量优化算例为了更好地展示Matlab遗传算法工具箱在离散变量优化中的应用效果，我们选取了一个经典的离散变量优化问题作为算例，具体问题描述如下：设有一组零件需要进行装配，零件的形状和尺寸有多种选择。
每种零件的装配工艺和成本不同，需要选择最佳的零件组合方案来满足装配要求并使总成本最低。
假设可供选择的零件种类有n种，每种零件有m个备选方案，且装配每种零件的成本已知。
问应选择哪些零件及其具体方案才能使得总装配成本最低？4. Matlab遗传算法工具箱的应用为了利用Matlab遗传算法工具箱求解上述离散变量优化问题，我们可以按照以下步骤进行操作：1) 利用Matlab的数据处理工具，将零件的备选方案数据以矩阵的形式导入Matlab环境；2) 利用工具箱提供的函数对遗传算法的参数进行设置，例如选择交叉方式、变异方式、群体大小、迭代次数等；3) 利用工具箱提供的函数对离散变量优化问题进行编码和解码，以便算法能够对离散变量进行操作；4) 利用工具箱提供的函数编写适应度函数，用于评价每个个体的适应度；5) 利用工具箱提供的主函数运行遗传算法，获取最优解及其对应的总装配成本。
5. 案例求解结果分析通过上述步骤，我们在Matlab环境中成功应用遗传算法工具箱求解了离散变量优化问题。
MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用
2009年第7期福建电脑MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用金芬（苏州市职业大学机电工程系江苏苏州215104)【摘要】：本文介绍了遗传算法的运算流程，阐述了MATLAB遗传算法工具箱的主要函数及其功能。
结合典型的二维和高维多峰测试函数，在MATLAB环境中有效地解决了用遗传算法求解函数优化问题，验证了MATLAB遗传算法工具箱的有效性和灵活性。
【关键词】：遗传算法；MATLAB；工具箱；函数优化1、引言遗传算法(Genetic Algorithm)[1,2]是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。
近三十年来，遗传算法已广泛应用于函数优化、自动控制、机器学习、人工生命等众多领域，各领域的学者和专家对此进行了深入的研究，并用各种语言来实现这个算法。
MATLAB是一种面向科学与工程计算的高效率高级语言，其中的MATLAB遗传算法工具箱提供了对各种优化问题的一个完整的解决方案。
它具有函数表达简洁、遗传操作灵活、可任意选择多种编码方式和优化算子、算法参数设置自由等特点而受到用户的青睐，并为应用和研究遗传算法提供了稳定可靠、结构灵活、可扩展的开发平台。
函数优化问题是遗传算法的经典应用领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例,本文利用MATLAB遗传算法工具箱，结合2个典型的测试函数，有效地实现了函数优化问题，并取得了较好的性能。
2、遗传算法的运算流程遗传算法以适应度函数为依据，算法从一组随机产生的初始种群开始，反复经过选择、交叉和变异三种遗传操作，不断进化，是个迭代搜索过程。
其基本流程如下：（1）确定待优化的参数范围，并对搜索空间进行编码；（2）随机产生包含各个个体的初始种群；（3）将种群中各个个体解码成对应的参数值，用解码后的参数求解适应度函数，运用适应度函数评估各个个体的适应度；（4）对收敛条件进行判断，如果已经找到最佳个体，则停止，否则继续进行遗传操作；（5）按适应度进行选择操作，让适应度大的个体在种群中占有较大的比例，一些适应度较小的个体将会被淘汰；（6）随机交叉，两个个体按一定的交叉概率进行交叉操作，并产生两个新的子个体；（7）按照一定的变异概率变异，使个体的某个或某些位的性质发生改变；（8）重复步骤（3）至（7），直至满足终止条件。
MATLAB遗传算法工具箱
三， MATLAB遗传算法工具箱
（3），gads工具箱：matlab 7.0包含了这个工具 箱，matlab7.0以前的版本没有这个工具箱，雷英 杰 编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》对这个工具 箱的使用进行了介绍。
遗传算法工具箱的安装
一.下载工具箱 二.工具箱文件夹放入matlab文件夹的目录 三.在文件/set
1 1 1 1 0 0 0 1 0 1
1 0 1 0 0 1 1 0 1 1
0 0 1 1 0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1 1 0 0 0
1 0 0 1 1 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1
（3，选择
rws-轮盘赌选择 sus-随机遍历抽样 select-高级选择函数
XOVR=0.5; NVAR=16; MUTR=0.3; MAXGEN=1000; INSR=0.9; NIND=100; RANGE=[1;16]; a=0.8; c=1.44*1024; t=1000; u=[855 461 432 406 388 372 364 253 164 137 114 108 87 62 55 46]; v=['B1 ';'B2 ';'B3 ';'B4 ';'B5 '; 'B6 '; 'B7 '; 'B8 ';'B9 ';'B10';'B11';'B12'; 'B13'; 'B14'; 'B15';'B16']; SEL_F='sus'; XOV_F='recdis'; MUT_F='mutbga'; OBJ_F='objpush';
Matlab遗传算法工具箱的应用
文章编号：1006-1576（2005）06-0115-02Matlab遗传算法工具箱的应用曾日波（江西财经大学电子学院，江西南昌 330013）摘要：Matlab遗传算法（GA）优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。
其实现步骤包括：通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数，采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。
以函数仿真为例，对该函数优化和GA改进，只需改写函数m文件形式即可。
关键词：遗传算法；Matlab；遗传算法工具箱；仿真中图分类号：TP391.9 文献标识码：AApplication of Genetic Algorithm Toolbox Based on MatlabZENG Ri-bo(College of Finance and Economics Electronics, Jiangxi University, Nanchang 330013, China) Abstract: The optimization toolbox of Matlab genetic algorithm (GA) is a excellent generalized function library is to bases on basic operation and terminate term, the inter-conversion between binary system and ten system the system etc. Its step includes: the main function of GA and the creation functions of initial population was calculated through inputting and outputting functions, and the basic functions of genetic operation was computed by choosing, interlacing, and aberrance functions to realize the system. Take the function simulation as an example, the optimization of function and improvement of GA were achieved by modification the file format of m function.Keywords: Genetic algorithm; Matlab; Optimization toolbox; Simulation1 引言遗传算法（GA：Genetic Algorithm）是对生物进化过程进行的数学方式仿真。
Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用
应用步骤为 [ 4～6 ] :
( 1) 根据实际问题 , 确定变量的维数 , 编写待优化
目标函数的 M 文件和约束条件的 M 文件 , 并用句柄 指向该函数 ;
( 2) 设置变量的上下界范围 ,线性等式约束条件矩
造新的个体 ,构成新的种群 。
0 引 言
投影寻踪方法最早出现于 20 世纪 60 年代末 , 它 是用来分析和处理高维观测数据 ,尤其是非线性 、 非正 态高维数据的一种新型统计方法 理等领域
[2] [1]
1 遗传算法
1. 1 遗传算法原理
遗传算法是由美国 Michigan 大学的 John Holland 教授在 20 世纪 60 年代提出的 , 它是模拟生物在自然 环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优 化概率搜索算法 。理论基础来源于生物的自然选择理 论和基因遗传学原理 。它是将问题域的可行解看作是 群体的 “染色体” ,将其置于问题的 “环境” 中 ,根据适者 生存的原则 ,从中选择出适应环境的 “染色体” 进行复 制 ,即再生 ,通过交叉 、 变异两种基因操作产生出新一 代更适合环境的 “染色体” 群 ,这样一代代不断改进 , 最 后收敛到一个最适合环境的个体上 , 求得问题的最佳 解。 遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模 式 ,它不依赖于问题的具体领域 ,对问题的求解种类有 很强的鲁棒性 ,现已几乎渗透到从工程到社会科学的 诸多领域 ,广泛用于函数优化 、 组合优化 、 生产调度 、 机 器学习 、 自动控制 、 图像处理和人工生命等领域[ 3 ] 。
收稿日期 :2007 - 06 - 09 基金项目 : 安徽省高校青年教师科研资助项目 (2006jq1160) ; 安徽省 教育厅自然科学类一般资助项目 ( KJ 2007B070) 作者简介 : 陈广洲 (1978 - ) , 男 , 安徽怀远人 , 讲师 , 博士研究生 , 研 究方向为资源 、 环境信息技术 。
MATLAB遗传算法工具箱
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
end
%定义目标值与盒子数的关系
while gen<MAXGEN, FitnV=ranking(ObjV,[2,1]); %根据目
标值进行适应度排序 SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV);
%基于适应度选择个体 SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR);
%建立初始种群，用序列代号的方法
trace=zeros(MAXGEN,2); m=zeros(NIND,MAXGEN); sum=zeros(NIND,NVAR); all=zeros(NIND,1); ObjV=zeros(NIND,1); ObjVOff=zeros(NIND,1); gen=2;
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
运行中出现的问题 一.for循环和工具箱函数出现矛 盾 二.遗传过程中种群中的序列号出 现小数 三.所得图形与预期的很不相同
谢谢！
break
谢菲尔德大学Matlab遗传算法工具箱改进与应用
产生初始化种群个体适应值计算结束是满足结束条件否是迁移操作满足迁移条件否交叉（重组）操作变异操作选择操作产生下代种群谢菲尔德大学Matlab 遗传算法工具箱改进与应用王琦，陈发威，黄斌达（南昌航空大学飞行器工程学院，南昌330063）1引言遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的，具有并行、随机、自适应搜索算法［1］。
遗传算法从问题潜在的一个解群开始，种群是由每个个体通过某种方式的编码组成，初代种群随机产生，之后逐代地优胜劣汰，经过选择、交叉、变异等遗传操作产生比前代更加适应的下一代种群，末代种群中最优的个体为问题的近似最优解［2］。
与传统搜索和优化算法相比，搜索的点是并行的而不是单点，仅需要目标函数和相对的适应度函数，不需要辅助信息。
目前遗传算法已经广泛应用于函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、图像处理等领域。
但在算法精度、可靠度等方面还没有有效的定量分析方法，另外也存在如编码表示的不准确性、容易出现过早收敛等不足［2］。
2工具箱简介Matlab 是一种集合了数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示于一体的高性能的数值计算和可视化软件，Matlab 具有良好的开放性和可扩充性，Matlab 还可以方便地与FORTRAN 、C 等语言接口。
另外用户可以根据自己具体的计算需求开发自己的工具箱［2］。
谢菲尔德大学遗传算法工具箱使用Matlab 将遗传操作的每一部分编写一个M 文件，通过函数间的相互调用来完成遗传计算，从而建立了能够完成遗传计算的一套通用工具。
2.1种群表示和初始化工具箱支持二进制、整数和浮点数编码。
其中二进制支持格雷码编码。
工具箱提供了二进制和实值之间的转化函数。
初始化种群由随机函数产生。
2.2适应度计算适应度函数用于转化目标函数值，给每个个体一个非负的价值数。
工具箱支持Goldberg 的偏移法和比率法以及贝克的线性评估法，另外支持非线性评估。
2.3选择函数选择函数有轮盘赌选择和随机遍历抽样选择，还有一个高级入口函数支持多种群遗传操作。
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解最近研究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。
还好用遗传算法的工具箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。
首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。
基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。
它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。
它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。
运算流程：Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。
参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。
Step 2：建立区域描述器。
根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。
Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。
Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。
Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6：按变异概率执行离散变异操作。
Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。
Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。
其次，运用遗传算法工具箱。
运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。
目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。
精品文档-MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)雷英杰-第5章
第五章 遗传算法工具箱函数
5.1.6 多子群支持函数：migrate。 遗传算法工具箱通过高层遗传操作函数migrate对多子群
提供支持， 其功能是在子群中交换个体。 一个单一种群通 过使用工具箱中的函数修改数据结构， 使其分为许多子种群， 这些子种群被保存在连续的数据单元块中。 高层函数(如 select和reins)可独立地操作子种群，包含在一个数据结构 中的每一子种群允许独自向前衍化。 基于孤岛或回迁模式， migrate允许个体在子种群中迁移。
0 0 0 0 01 1 1
Chrom
1 0
0 0
0 1
0 0
1 1
0 0
0 0
1 0
1 1 0 1 1 0 1 1
FieldD=［8; -1; 10; 1; 0; 1; 1］; %包括边界
第五章 遗传算法工具箱函数
Phen=bs2rv(Chrom，FieldD)
值， 使用算术刻度
0.7843
P
hen
第五章 遗传算法工具箱函数
5.2 遗算法中的通用函数 5.2.1 函数 bs2rv
功能： 格式： Phen = bs2rv(Chrom， FieldD) 详细说明： Phen = bs2rv(Chrom， FieldD) 根据译码 矩阵FieldD将二进制串矩阵Chrom转换为实值向量。 返回矩 阵Phen包含对应的种群表现型。 使用格雷编码的二进制染色体表示被推荐作为量化间隔的 规则海明距离， 可使遗传搜索减少欺骗。 设置量化点间刻度 的可选方案是选择线性或对数编码从二进制串变换到实值。 对数刻度用于决策变量的范围未知， 作为大范围参数的边界 时， 搜索可用较少的位数，以减少GA的内存需求和计算量。
第五章 遗传算法工具箱函数
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出必精品：雷英杰《Matlab遗传算法工具箱及应用》
Sheffield大学gatbs工具箱所有算例下载及调试说明
这段时间对雷英杰编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》涉及Sheffield大学gatbs工具箱的所有算例进行了调试，并修正了一些算例源码中的错误，具体注释可见附件，几点说明如下:
1.附件结构: gatbx.rar: (1)gatbx-origin.zip; (2)gatbx-toolbox.rar;
(3)gatbx-example.rar
2.调试所用Matlab版本是6.5，gatbx-toolbox是调试过程中使用的工具箱，有些热心的研友已经提供了该工具箱，之所以再贴一遍，是因为6.5版本下调试该工具箱会出现一些错误提示，在该版本中已经进行了改正，使用该工具箱只需要将压缩包下的gatbx和gatbx\Test_fns加入到Matlab搜索路径即可，另外gatbx-origin是Sheffield大学提供的原始版本的工具箱，未做任何改动，两者可做比较之用
3.gatbx-example是算例调试源码和各算例的调试说明，大家可以对照原书进行比较
4.窃以为gatbx工具箱较之Matlab7新版下的gads工具箱更能让人熟悉和了解遗传算法的原理和计算过程，虽然在可视化方面不及gads
5.学习遗传算法如果首先用熟相关工具箱的话，能够先培养信心，然后更有兴趣去专研和了解具体的算法，如果就用现有的工具箱就能解决问题的话，不了解其详细的算法也未尝不可，毕竟不是每个研友都能向see_moonlight那样开发自己的工具箱吧,
最后感谢see_moonlight斑竹的大力支持和鼓励，在此谨致谢意～。