设定目标参数为x1,x2,x3,目标函数为f=195.25x3^(3/2)x2sin{arcsin[x1/(x1+0.0035)]-x2/2}/(x1+0.035)^2。约束条件为2<x3<6;x2≥20;x1≥85。对目标函数求最小值,采用遗传算法等优化算法进行优化,对matlab代码进行最为详尽的标注,并输出x1,x2,x3,f的最优解
时间: 2024-03-11 21:47:07 浏览: 14
好的,根据您提供的信息,以下是针对这个问题的Matlab代码,包括遗传算法优化和最优解输出的详细标注:
```matlab
% 设置目标函数
fun = @(x) 195.25*x(3)^(3/2)*x(2)*sin(asin(x(1)/(x(1)+0.0035))-x(2)/2)/(x(1)+0.035)^2;
% 设置约束条件
A = []; % 无不等式约束条件
b = [];
Aeq = []; % 无等式约束条件
beq = [];
lb = [85, 20, 2]; % 设置变量下界
ub = [Inf, Inf, 6]; % 设置变量上界
% 使用遗传算法进行优化
options = gaoptimset('Generations', 100, 'PopulationSize', 50); % 设置遗传算法的参数
[x, fval] = ga(fun, 3, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options); % 运行遗传算法
% 输出最优解
fprintf('The optimal solution is: \n');
fprintf('x1 = %f\n', x(1));
fprintf('x2 = %f\n', x(2));
fprintf('x3 = %f\n', x(3));
fprintf('f = %f\n', fval);
```
解释一下代码中的每一部分:
1. 首先,我们定义了一个匿名函数`fun`,它实现了目标函数。
2. 接下来,我们设置了变量的约束条件。由于这里没有不等式约束条件和等式约束条件,所以`A`、`b`、`Aeq`、`beq`都设置为空。而`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界,根据题目给出的约束条件进行设置。
3. 然后,我们使用`gaoptimset`函数设置了遗传算法的参数。这里我们设置了遗传算法的迭代次数为100次,种群大小为50个。
4. 最后,我们调用`ga`函数运行遗传算法,并将最优解存储在`x`中,将最优解对应的目标函数值存储在`fval`中。
5. 最后,我们输出最优解。
请注意,由于遗传算法是一种随机算法,所以每次运行得到的最优解可能会有所不同。