MATLAB遗传算法图形界面：设置绘图函数参数详解

在MATLAB的遗传算法实验七中，主要探讨了如何利用MATLAB 7.0提供的图形界面遗传工具箱来设计和执行遗传算法过程。首先，理解适应值函数至关重要，它是遗传算法的核心组成部分。适应值函数参数包括： 1. Fitnessfunction：这是一个用于定义极小化问题的适应度函数句柄，通常采用@objfun的形式，用户需预先编写一个名为objfun.m的M文件来实现目标函数的计算。在使用gatool前，必须确保该函数已正确编辑。 2. Numberofvariables：指明适应度函数涉及的独立变量数量，这对于算法中的搜索空间大小有直接影响。 3. Constraints：包括线性不等式约束（A*x<=b）和线性等式约束（Aeq*x=beq），通过矩阵A和向量b或Aeq和beq定义问题的约束条件。 4. Bounds和Lower/Upper：分别表示变量的上下界，用于定义搜索空间的范围，非线性约束则通过nonlcon.m文件来定义。 5. Plotinterval：设置图形更新的间隔，即每隔多少代显示一次新的图形结果。 6. Bestfitnessplots和Bestindividualplots：前者绘制每一代的最佳适应值变化，后者则显示当前代中具有最高适应度的个体。 7. Distanceplots：跟踪个体间平均距离的变化，有助于观察种群多样性。 此外，绘图参数（PlotFunctions）包括： - Expectationplots：展示每一代期望子代的分布。 - Genealogyplots：描绘个体从一代到下一代的谱系，通过不同颜色区分变异、交叉和原始个体。 - Rangeplots：显示每一代适应值的最大值、最小值和平均值。 - Scorediversityplots：生成每一代得分的直方图，反映种群的多样性。 通过这些参数的设置，用户可以根据实际需求调整图形输出，以便更好地理解和优化遗传算法的执行过程。使用图形界面工具箱可以直观地监控算法的运行状况，便于调试和优化适应度函数。在实际操作中，根据问题的具体特点和研究目的，灵活配置这些参数是关键。