matlab中用ga求多参数最小值代码举例

以下是一个用 MATLAB 中的遗传算法（GA）求解多参数最小值的简单示例代码：

假设我们要求解以下函数的最小值：

f(x1, x2) = (x1 - 2)^2 + (x2 - 3)^2

其中，x1 和 x2 是我们需要优化的参数。

我们可以使用 MATLAB 中的 ga 函数来执行遗传算法，并定义适应度函数来计算每个个体的适应度。以下是完整的代码：

% 定义适应度函数
function fitness = myFitness(x)
fitness = (x(1) - 2)^2 + (x(2) - 3)^2;
end

% 设置 GA 参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100);

% 运行 GA
[x, fval] = ga(@myFitness, 2, [], [], [], [], [0 0], [10 10], [], options);

% 输出结果
fprintf('x1 = %f, x2 = %f, fval = %f\n', x(1), x(2), fval);

在这个示例中，我们首先定义了一个适应度函数 myFitness，该函数计算给定参数的目标函数值。然后，我们使用 gaoptimset 函数设置 GA 的参数。最后，我们使用 ga 函数来运行 GA，该函数使用我们定义的适应度函数和 GA 参数。输出结果显示找到的最小值和对应的最优参数。