matlab中用ga求最小值举例

以下是一个用 Matlab 中 GA 求解最小值的示例：

假设我们要求解以下函数的最小值：

f(x) = x^2 - 4x + 4

我们可以使用 GA 函数来求解最小值。首先，我们需要定义一个适应度函数，该函数将计算给定 x 值的函数值：

function y = fitnessFunction(x)
y = x.^2 - 4.*x + 4;
end

然后，我们可以定义 GA 的选项，如种群大小、变异率等：

options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'MutationFcn', @mutationadaptfeasible);

最后，我们可以调用 GA 函数来求解最小值：

[x, fval] = ga(@fitnessFunction, 1, [], [], [], [], [], [], [], options);

这将返回最小值 x 和函数值 fval。在这种情况下，x 的最小值为 2，f(x) 的最小值为 0。

完整的示例代码如下：

function y = fitnessFunction(x)
y = x.^2 - 4.*x + 4;
end

options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'MutationFcn', @mutationadaptfeasible);

[x, fval] = ga(@fitnessFunction, 1, [], [], [], [], [], [], [], options);

disp(['Minimum x value: ' num2str(x)]);
disp(['Minimum f(x) value: ' num2str(fval)]);