遗传算法工具箱'OutputFcn'函数使用实例
时间: 2023-12-30 18:03:17 浏览: 20
遗传算法工具箱中的`OutputFcn`函数可以用来监测遗传算法的运行过程,并在每个迭代周期结束时执行自定义操作,例如记录中间结果、绘制图形等。以下是一个简单的例子:
首先,定义一个`OutputFcn`函数,用于在每个迭代周期结束时打印当前的迭代次数和最优解:
```
function state = myOutputFcn(options,state,flag)
if strcmp(flag,'iter')
fprintf('Iteration %d, Best Fitness = %g\n', ...
state.Generation, min(state.Score));
end
end
```
然后,在调用`ga`函数时,将`OutputFcn`函数作为可选参数传入:
```
options = optimoptions('ga','OutputFcn',@myOutputFcn);
[x,fval] = ga(@(x)sin(x),1,[],[],[],[],-pi,pi,[],options);
```
在这个例子中,`OutputFcn`函数在每个迭代周期结束时都会被调用,并打印出当前的迭代次数和最优解。你也可以在这个函数中添加其他的操作,例如记录中间结果、绘制图形等。
相关问题
调用遗传算法工具箱'OutputFcn'自定义函数中生成的矩阵
在遗传算法工具箱中,`OutputFcn`函数可以用来监测遗传算法的运行过程,并在每个迭代周期结束时执行自定义操作,例如记录中间结果、绘制图形等。如果你在`OutputFcn`函数中生成了矩阵,你可以通过以下方法将其保存到磁盘上:
首先,在`OutputFcn`函数中定义一个全局变量,用于存储生成的矩阵:
```
function state = myOutputFcn(options,state,flag)
global myMatrix;
if strcmp(flag,'iter')
% 在每个迭代周期结束时生成矩阵
myMatrix = [myMatrix; state.Best];
end
end
```
然后,在调用`ga`函数时,需要将`OutputFcn`函数和生成的矩阵进行关联:
```
global myMatrix;
myMatrix = [];
options = optimoptions('ga','OutputFcn',@myOutputFcn);
[x,fval] = ga(@(x)sin(x),1,[],[],[],[],-pi,pi,[],options);
% 将生成的矩阵保存到文件中
save('myMatrix.mat','myMatrix');
```
在这个例子中,`OutputFcn`函数在每个迭代周期结束时都会生成一个矩阵,并将其拼接到全局变量`myMatrix`中。在`ga`函数结束后,可以将`myMatrix`保存到磁盘上,以便后续的分析和处理。
matlab遗传算法优化参数程序出图像
在 MATLAB 中,我们可以使用 `plot` 函数来绘制图像,将优化参数和目标函数的关系可视化。下面是一个示例程序,可以将优化的参数值和目标函数值随迭代次数的变化,绘制成图像:
```matlab
% 定义目标函数
function y = myfun(x)
% x 是需要优化的参数,y 是目标函数的返回值
y = sin(x) / x;
% 定义参数取值范围
lb = -10;
ub = 10;
% 初始化种群大小
popsize = 50;
% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', popsize, 'Generations', 50, ...
'PlotFcns', {@gaplotbestf, @gaplotbestindiv});
% 运行遗传算法
[xopt, fval] = ga(@myfun, 1, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
```
在这个示例中,我们添加了 `PlotFcns` 参数,用于绘制图像。`{@gaplotbestf, @gaplotbestindiv}` 表示同时绘制最优适应度和最优个体的图像。运行程序后,MATLAB 会自动生成一个窗口,显示迭代次数和最优适应度的变化情况,以及最优个体的变化情况。
如果需要保存图像,可以在 `gaoptimset` 中添加 `'OutputFcn', @myoutput` 参数,并在程序中定义 `myoutput` 函数,用于保存图像。例如:
```matlab
function state = myoutput(options, state, flag)
switch flag
case 'init'
% 初始化
case 'iter'
% 绘制图像
figure(1);
plot(state.Generation, state.Best);
xlabel('Generation');
ylabel('Best Fitness');
drawnow;
case 'done'
% 保存图像
saveas(gcf, 'myfig.png');
end
end
% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', popsize, 'Generations', 50, ...
'PlotFcns', {@gaplotbestf, @gaplotbestindiv}, 'OutputFcn', @myoutput);
```
在这个示例中,我们定义了 `myoutput` 函数,用于在每次迭代时绘制图像,并在最后一次迭代完成时保存图像。需要注意的是,保存图像需要在 `'done'` 状态下进行。