遺傳演算法多目標函數優化
A. MATLAB遺傳演算法工具箱求解非線性多目標優化問題
將下屬兩個目標函數分別保存在兩個m文件中
function f1=func1(x) %第一目標函數
f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;
function f2=func2(x) %第二目標函數
f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;
function GA()
clear;clc;close all
NIND=100; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
NVAR=2; %變數個數
PRECI=20; %變數的二進制位數
GGAP=0.9; %代溝
trace1=[];trace2=[];trace3=[]; %性能跟蹤
%建立區域描述器
% rep([PRECI],[1,NVAR])
FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([1;2],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];
Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %初始種群
v=bs2rv(Chrom,FieldD) ; %初始種群十進制轉換
gen=1;
while gen<MAXGEN,
[NIND,N]=size(Chrom);
M=fix(NIND/2);
ObjV1=func1(v(1:M,:)); %分組後第一目標函數值
FitnV1=ranking(ObjV1); %分配適應度值
SelCh1=select('sus',Chrom(1:M,:),FitnV1,GGAP); %選擇
ObjV2=func2(v(M+1:NIND,:)); %分組後第二目標函數值
FitnV2=ranking(ObjV2); %分配適應度值
SelCh2=select('sus',Chrom(M+1:NIND,:),FitnV2,GGAP); %選擇
SelCh=[SelCh1;SelCh2]; %合並
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重組
Chrom=mut(SelCh); %變異
v=bs2rv(Chrom,FieldD);
trace1(gen,1)=min(func1(v));
trace1(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v));
trace2(gen,1)=min(func2(v));
trace2(gen,2)=sum(func2(v))/length(func2(v));
trace3(gen,1)=min(func1(v)+func2(v));
trace3(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v))+sum(func2(v))/length(func2(v));
gen=gen+1;
end
figure(1);clf;
plot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.');
plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid on;
legend('解的變化','種群均值的變化')
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(2);clf;
plot(trace2(:,1));hold on;
plot(trace2(:,2),'-.');
plot(trace2(:,1),'.');
plot(trace2(:,2),'.');grid;
legend('解的變化','種群均值的變化');
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(3);clf;
plot(trace3(:,1));hold on;
plot(trace3(:,2),'-.');
plot(trace3(:,1),'.');
plot(trace3(:,2),'.');grid;
legend('解的變化','種群均值的變化');
xlabel('迭代次數');ylabel('目標函數值');
figure(4);clf;plot(func1(v));hold on;
plot(func2(v),'r-.');grid;
B. MATLAB遺傳演算法編程（多目標優化）
多目標是通過分布性 和非劣解來進行評價的
C. 遺傳演算法可以用來求多目標優化么
我給你一個標准遺傳演算法程序供你參考：
該程序是遺傳演算法優化BP神經網路函數極值尋優：
%% 該代碼為基於神經網路遺傳演算法的系統極值尋優
%% 清空環境變數
clc
clear
%% 初始化遺傳演算法參數
%初始化參數
maxgen=100; %進化代數，即迭代次數
sizepop=20; %種群規模
pcross=[0.4]; %交叉概率選擇，0和1之間
pmutation=[0.2]; %變異概率選擇，0和1之間
lenchrom=[1 1]; %每個變數的字串長度，如果是浮點變數，則長度都為1
bound=[-5 5;-5 5]; %數據范圍
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %將種群信息定義為一個結構體
avgfitness=[]; %每一代種群的平均適應度
bestfitness=[]; %每一代種群的最佳適應度
bestchrom=[]; %適應度最好的染色體
%% 初始化種群計算適應度值
% 初始化種群
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%計算適應度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色體的適應度
end
%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色體
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色體的平均適應度
% 記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代尋優
% 進化開始
for i=1:maxgen
i
% 選擇
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 變異
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);
% 計算適應度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解碼
indivials.fitness(j)=fun(x);
end
%找到最小和最大適應度的染色體及它們在種群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次進化中最好的染色體
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
end
%進化結束
%% 結果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('適應度曲線','fontsize',12);
xlabel('進化代數','fontsize',12);ylabel('適應度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('適應度 變數');
x=bestchrom;
% 窗口顯示
disp([bestfitness x]);
D. nsga2遺傳演算法解多目標優化問題
可以直接改，不過一般還要對變數的維數、解碼矩陣等做相對應的修改。
E. MATlab 遺傳演算法處理多目標的優化問題，計算目標函數值的時候出現問題
1 您確定ZBX ZBY ZBZ都是標量嗎？
2 改成
if norm([ZBX ZBY ZBZ])<0.5
試試？
F. matlab 遺傳演算法多目標優化問題！！！
你的目標是總錢數最小？那麼這是單目標問題。你用簡單遺傳演算法就可以解決了，不過可能效果一般。
G. 用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題，現在需要一個matlab程序，求高人指點
用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題的步驟：
1、根據題意，建立自定義目標函數，ga_fun1(x)
2、在命令窗口中，輸入
>> optimtool %調用遺傳演算法工具箱
3、在遺傳演算法工具箱界面中，分別對Fitnessfunction框內輸入@ga_fun1（）；A框內輸入[1,1,1]；b框內輸入16；Aeq框內輸入[]；beq框內輸入[]；Lower框內輸入[0,0,0]；Upper框內輸入[]；
4、單擊Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。
H. 用遺傳演算法求解多目標優化問題的幾種方法
推薦你去找找吧，網路數學中國，第一個就是了，裡面有各種數學建模的資料呢！！！您可以去遺傳演算法的模塊看看遺傳演算法是怎麼運用的吧！
I. 求助：遺傳演算法 多目標優化函數為：F(x)=[f1(x),f2(x)]' （轉置）,f1（x）=a·x1+b·x2...
Hi我吧！
J. 遺傳演算法matlab編程，解決多目標優化問題
你的計算結果就是一個數值