matlab遗传算法目标函数适应度实例

这里提供一个简单的 Matlab 遗传算法目标函数适应度实例：

假设我们要优化一个函数 f(x)，其中 x 是一个向量，其长度为 n。我们可以使用遗传算法来寻找使 f(x) 最小的 x。在这种情况下，适应度函数可以定义为 f(x) 的相反数。

以下是一个使用 Matlab 的遗传算法工具箱的示例代码：

% 目标函数
function y = my_fitness(x)
    y = sum(x.^2); % 求和平方
end

% 遗传算法主程序
n = 10; % 向量长度
lb = -10*ones(1,n); % 向量下限
ub = 10*ones(1,n); % 向量上限
options = gaoptimset('StallGenLimit', 50, 'Generations', 100);
[x, fval] = ga(@my_fitness, n, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
disp(['最优解：', num2str(x)]);
disp(['最优值：', num2str(-fval)]);

在上面的代码中，我们首先定义了一个目标函数 `my_fitness`，其中 `x` 是输入向量，`y` 是输出标量。在这个例子中，目标函数是简单的平方和函数。

然后，我们使用 `gaoptimset` 函数设置了一些遗传算法优化的选项。例如，我们设置了最大代数为 100，当连续 50 代都没有进展时停止算法。

最后，我们调用 `ga` 函数来执行遗传算法优化。我们将目标函数 `my_fitness` 作为第一个参数，向量长度 `n` 作为第二个参数，下限和上限向量 `lb` 和 `ub` 分别作为第七和第八个参数。最后，我们将找到的最优解和最优值分别存储在 `x` 和 `fval` 中，并将它们打印出来。注意，我们在打印最优值时取了相反数。

这就是一个简单的 Matlab 遗传算法目标函数适应度实例。您可以根据需要修改目标函数来适应您的特定问题。