基于matlab软件遗传算法的目标函数优化问题

基于matlab 软件遗传算法的目标函数优化问题

问题：基于试验结果，对理论方程进行优化调整，先假定两个未知量1η和2η，对理论公式e V 进行修正。修正后的公式模型为：

()()()211231cot cot 1cot tan 2e sv sv e sw sw e c sv sv sw sw V f bj f bj vf f f bh ρϕηρϕρηρϕθηη⎧⎫⎡⎤=++-++⋅⎨⎬⎣⎦⎩⎭

利用matlab 软件中遗传算法（ga ）进行优化分析 ，得出未知量1η和2η的最优解。

Fitness ：

function y = fitness(x)

global test_v para_v

idx=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15];

n = length(idx);

fv=zeros(n,1);

for i=1:n

p=para_v(idx(i),:);

fv(i) = ((p(1)*p(2)+p(6)*p(7))*prod(p(3:5))+ 0.5*(p(8)*p(9) - (p(1)*p(2)+p(6)*p(7))*(1+p(5)^2)) *p(3)*p(10)*p(11))*0.91*x(1); fv(i) =fv(i)/1000;

end

y=norm(test_v(idx)-fv);

% y = sum((test_v(idx) -fv).^2);

其中：idx=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15]; 为：公式模型e V 的各项因子具体数值，在para_v 中，而test_v 为试验值。 main_ga ：

clear

clc

global test_v para_v

load para_value1

load V

test_v=V;

para_v=para_value;

ObjectiveFunction = @fitness;

options =

gaoptimset('Display','iter','PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotstopping} ,'PlotInterval', 1, 'Generations', 100,'PopulationSize', 100,...

'PopInitRange',[0.5 0.5;1 1],

'CrossoverFraction',0.8, 'StallGenLimit', 100, 'TolFun', 1e-100); nvars = 1;

LB = [0.1 0.1];

UB = [2 2];

[x,fval] = ga(ObjectiveFunction,nvars,[],[],[],[],LB,UB,[], options)