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matlab软件在什么行业有应用 ?在matlab中如何用遗传算法求极值

admin admin 发表于2022-07-06 20:15:47 浏览106 评论0

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matlab软件在什么行业有应用


(1)数据分析;
(2) 数值与符号计算;
(3) 工程与科学绘图;
(4) 控制系统设计;
(5) 航天工业;
(6) 汽车工业;
(7) 生物医学工程;
(8) 语音处理;
(9) 图像与数字信号处理;
(10) 财务、金融分析;
(11) 建模、仿真及样机开发;
(12) 新算法研究开发;
(13) 图形用户界面设计。
matlab主要是用来进行科学运算的,当你要用到工程数学类的问题或者仿真等等时,matlab是你很好的帮手。
matlab包含的范围很广,全部学完不现实,上手还是很简单的~

在matlab中如何用遗传算法求极值


matlab有遗传算法工具箱。

核心函数:
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码,否则为二进制编码,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数,第三个参数控制是否输出,一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如[’maxGenTerm’]
termOps--传递个终止函数的参数,如
selectFN--选择函数的名称,如[’normGeomSelect’]
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表,以空格分开,如[’arithXover heuristicXover simpleXover’]
xOverOps--传递给交叉函数的参数表,如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表,如[’boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation’]
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值,其中0《=x《=9
【分析】选择二进制编码,种群中的个体数目为10,二进制编码长度为20,交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下

initPop=initializega(10,[0 9],’fitness’);%生成初始种群,大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],’fitness’,,initPop,[1e-6 1 1],’maxGenTerm’,25,’normGeomSelect’,...
[0.08],[’arithXover’],,’nonUnifMutation’,[2 25 3]) %25次遗传迭代

运算借过为:x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时,f(x)取最大值24.8553)

注:遗传算法一般用来取得近似最优解,而不是最优解。

遗传算法实例2

【问题】在-5《=Xi《=5,i=1,2区间内,求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10,最大代数1000,变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
%源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,’fitness’)

注:前两个文件存储为m文件并放在工作目录下,运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055

大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f(x)的最值是多少,也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令:
fplot(’x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)’,[0,9])

evalops是传递给适应度函数的参数,opts是二进制编码的精度,termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数,即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。

格式工厂是干什么的


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