matlab 遗传算法 罚适应度值
时间: 2023-06-05 11:47:38 浏览: 203
在使用遗传算法进行优化问题求解时,需要设定适应度函数来评估种群中的个体,以便选择较优的个体进行后续的遗传操作。在实际问题中,我们可能会遇到某些约束条件的限制,如变量范围、不等式约束、等式约束等,这些约束条件会对遗传算法的求解过程产生影响。
为了解决这些问题,我们通常会采用罚函数法来设定适应度函数,以避免非法个体的产生。罚函数法的基本思想是在原适应度函数基础上引入一项罚项,对不满足约束条件的个体进行惩罚,从而避免这些个体被选中。
在matlab中,我们可以使用Penalty Fitness Function 来实现罚适应度值的计算,具体步骤如下:
1. 定义原适应度函数
2. 设定约束条件,并计算罚项
3. 将罚项加入原适应度函数中,得到最终罚适应度函数
例如,在优化函数$f(x)=x_1+x_2$时,设定变量范围$x_1\in[0,1]$,$x_2\in[0,2]$,则可以使用以下代码实现:
function y = fun(x)
y = x(1) + x(2); % 原适应度函数
if ~(x(1)>=0 && x(1)<=1 && x(2)>=0 && x(2)<=2) % 判断是否满足约束条件
y = y + 1000; % 罚项:惩罚非法个体
end
end
最终得到罚适应度函数$g(x)$为:
$$ g(x)= \begin{cases} f(x),\quad x满足约束条件\\ f(x)+1000,\quad x不满足约束条件 \end{cases} $$
通过引入罚项,我们可以保证遗传算法的求解过程满足约束条件,从而得到更好的优化结果。