MATLAB GADS工具箱：遗传算法在智慧停车解决方案中的应用

"本章节主要介绍了华为智慧停车解决方案中涉及的绘图对话框功能，以及如何利用MATLAB的遗传算法工具箱进行优化问题的求解。" 在华为智慧停车解决方案中，绘图对话框是一个用于展示遗传算法运行结果的界面。当用户点击"Start"按钮启动遗传算法后，该对话框会显示每一代适应度函数的最佳值和平均值。这种图形化展示有助于用户跟踪算法的进化过程。在算法结束时，图8.9展示了最终的结果，其中底部的点代表每一代的最佳适应度值，而上方的点则表示平均适应度值。顶部显示的0.0067796和0.014788分别是最后一代的最佳值和平均值。为了更直观地理解适应度值的变化，可以通过修改绘图的y轴刻度为对数刻度，这需要在绘图窗格的Edit菜单中选择"Axes Properties"，并打开属性编辑器进行设置。 接下来的内容转向了MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱（GADS）。这个工具箱是MATLAB7.0Release14新增的一项功能，主要用于解决传统优化方法难以处理的复杂问题，例如目标函数可能不连续、非线性或者有随机性，且不需目标函数的导数信息。GADS工具箱包含了一系列M文件函数，允许用户查看和修改算法源代码，甚至创建自定义的优化函数。 8.1.1节详细阐述了工具箱的特点。首先，它提供了一个图形用户界面（GUI）和命令行接口，使得问题描述、算法选项设定和过程监控变得更加便捷。其次，工具箱支持多种遗传算法选项，涵盖了问题定义、适应度评估、选择、交叉和变异等多个阶段。此外，直接搜索算法也被纳入其中，为解决优化问题提供了更多选择。 遗传算法与直接搜索工具箱的核心优势在于其灵活性和适应性。它可以处理传统优化工具无法触及的问题，并且与MATLAB的其他工具箱如Simulink集成，以解决更广泛的优化挑战。GUI设计得直观易用，使得用户能快速有效地解决最优化问题。 华为智慧停车解决方案中的绘图对话框是遗传算法结果展示的一个窗口，而MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱则为优化问题的求解提供了强大且灵活的工具集。这两个元素结合，不仅能够处理智慧停车场景中的数据优化，还能应用于各种其他领域，解决了许多传统方法难以解决的复杂优化问题。