MATLAB遗传算法工具箱详解与应用

"华为智慧停车解决方案利用遗传算法与直接搜索工具箱（GADS）改进优化结果，通过设置混合函数和调整参数实现更精确的寻优。在MATLAB中，GADS扩展了优化能力，适用于复杂优化问题，特别是目标函数不连续、非线性和无导数的情况。遗传算法在停止时会调用fminunc函数以获得更准确的终点。通过增加大代数（Generations）、选择适应度函数、设置变量数量、启用Best fitness图以及设置停滞代数和时间，可以改善最终结果。" 在MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱（GADS）中，用户可以利用遗传算法解决传统优化技术难以处理的问题。GADS工具箱提供了图形用户界面和命令行函数，使得问题描述、算法选项设定和过程监控更为便捷。工具箱的核心功能包括： 1. **图形用户界面（GUI）**：提供直观的交互方式，如图8.56和8.57所示，用户可以设置混合函数，如fminunc，以优化算法性能。 2. **遗传算法特性**：支持多种选择、交叉和变异策略，允许用户自定义适应度函数，如在本例中设置Fitness function为@rastriginsfcn，处理高维度和非线性问题。 3. **停止准则**：用户可以通过设置Generations参数来增加大代数，提高算法的探索能力，防止过早收敛。例如，将Generations设为Inf，允许算法运行至达到指定的停滞条件（Stall generations和Stall time）。 4. **监视和反馈**：通过Plots窗口的Best fitness图（如图8.59所示），用户可以观察算法的进化过程，实时评估结果。 在华为智慧停车解决方案的场景中，遗传算法被用于优化停车位置的分配，以实现高效的空间利用率。通过调整算法参数，例如Number of variables（变量数量）为10，可以适应不同的问题规模。使用fminunc这样的混合函数，能够在遗传算法初步搜索后，提供一个更精确的局部最小值，从而改进最终结果。 此外，GADS工具箱的开放性允许用户查看和修改源代码，或者结合其他MATLAB工具箱或Simulink进行集成，以解决更多复杂系统中的优化问题。这使得它成为解决实际工程问题，如智慧停车系统的理想工具，能够处理现实世界中可能出现的不确定性和复杂性。