matlab遗传算法 函数寻优

以下是使用matlab遗传算法进行函数寻优的步骤：

1.定义适应度函数，即需要进行优化的函数。例如，我们需要优化y=200*exp（-0.05*x.*sin（x））在区间【-2 2】上的最大值，可以定义适应度函数如下：

function y = myFitness(x)
y = -200*exp(-0.05*x.*sin(x));

2.设置遗传算法参数。例如，我们可以设置种群大小为50，迭代次数为200，使用并行计算等参数：

options = gaoptimset('Generations', 200,...
                     'PopulationSize', 50,...
                     'UseParallel', true,...
                     'Vectorized', 'on');

3.运行遗传算法进行函数寻优。例如，我们可以使用ga函数进行遗传算法优化：

[x, fval] = ga(@myFitness, 1, [], [], [], [], -2, 2, [], options);

其中，@myFitness表示适应度函数，1表示变量个数，[]表示线性约束，-2和2表示变量的取值范围。

4.输出结果。例如，我们可以输出最优解和最优值：

disp(['x = ', num2str(x)]);
disp(['fval = ', num2str(-fval)]);

完整代码如下：

function y = myFitness(x)
y = -200*exp(-0.05*x.*sin(x));
end

options = gaoptimset('Generations', 200,...
                     'PopulationSize', 50,...
                     'UseParallel', true,...
                     'Vectorized', 'on');

[x, fval] = ga(@myFitness, 1, [], [], [], [], -2, 2, [], options);

disp(['x = ', num2str(x)]);
disp(['fval = ', num2str(-fval)]);