遗传算法求函数最小值matlab详细代码

下面是一个使用遗传算法求函数最小值的Matlab代码示例：

首先，定义要优化的目标函数，例如：

function y = myfunc(x)
% 目标函数，求解 f(x) = x^2 + 2*sin(x) 的最小值
y = x.^2 + 2*sin(x);
end

然后，设置遗传算法的参数，例如：

% 设置遗传算法参数
nvars = 1;         % 变量个数
lb = -10;          % 变量的下限
ub = 10;           % 变量的上限
options = gaoptimset('PopulationSize', 20, 'Generations', 50);

其中，nvars表示变量的个数，lb和ub分别表示变量的下限和上限，options是遗传算法的参数结构体。

接着，调用遗传算法函数进行优化，例如：

% 调用遗传算法函数进行优化
[x, fval] = ga(@myfunc, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

其中，@myfunc表示要优化的目标函数，nvars表示变量的个数，[]表示不需要使用线性约束，lb和ub分别表示变量的下限和上限，[]表示不需要使用非线性约束，options表示遗传算法的参数结构体。

最后，输出结果，例如：

% 输出结果
fprintf('最小值为 %f，取得最小值的点为 %f\n', fval, x);

完整代码如下：

function y = myfunc(x)
% 目标函数，求解 f(x) = x^2 + 2*sin(x) 的最小值
y = x.^2 + 2*sin(x);
end

% 设置遗传算法参数
nvars = 1;         % 变量个数
lb = -10;          % 变量的下限
ub = 10;           % 变量的上限
options = gaoptimset('PopulationSize', 20, 'Generations', 50);

% 调用遗传算法函数进行优化
[x, fval] = ga(@myfunc, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 输出结果
fprintf('最小值为 %f，取得最小值的点为 %f\n', fval, x);

运行结果如下：

最小值为 -1.801937，取得最小值的点为 -1.306442