使用遗传算法工具箱求方程的最优解，很简单，使用命令行调用工具箱

书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。目录：第一章 遗传算法概述 1.1 遗传算法的概念 1.2 遗传算法的特点 1.2.1 遗传算法的优点 1.2.2 遗传算法的不足之处 1.3 遗传算法与传统方法的比较 1.4 遗传算法的基本用语 1.5 遗传算法的研究方向 1.6 基于遗传算法的应用第二章 基本遗传算法及改进 2.1 遗传算法的运行过程 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 2.1.2 遗传算法的基本操作 2.2 基本遗传算法 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 2.2.2 基本遗传算法的步骤 2.2.3 遗传算法的具体例证 2.3 改进的遗传算法 2.3.1 改进的遗传算法一 2.3.2 改进的遗传算法二 2.3.3 改进的遗传算法三 2.3.4 改进的遗传算法四 2.4 多目标优化中的遗传算法 2.4.1 多目标优化的概念 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法第三章 遗传算法的理论基础 3.1 模式定理 3.2 积木块假设 3.3 欺骗问题 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 3.4.2 未成熟收敛的防止 3.5 性能评估 3.6 小生境技术和共享函数第四章 遗传算法的基本原理与方法 4.1 编码 4.1.1 编码方法 4.1.2 编码评估策略

该工具箱实现了众所周知的增强拉格朗日算法并将其应用于示例（Hock 和 Schittkovski GLR-P1-1）。 已经研究了两种线搜索方法。 一种基于牛顿方法，另一种基于内置的 matlab 函数 fminsearch。 它需要输入几个参数（迭代次数，对原始变量和对偶变量的初始猜测......）。 它还将拉格朗日函数及其梯度和粗麻布作为输入。

该软件包含两个示例 gatest.m 和 gatest.1。通过运行默认文件夹中的程序。 可以确定分配的最小燃料成本和传输损失。 % 示例系统摘自 Haadi Sadaat 教授的《电力系统分析》一书示例 7.8 % 数据矩阵应该有 5 列燃料成本系数和工厂限制。 % 1.a ($/MW^2) 2.b $/MW 3.c ($) 4.下限(MW) 5.上限(MW) %no of rows 表示植物的数量（n） % x=[0 0] 全局数据 B B0 B00 Pd 数据=[0.008 7 200 10 85 0.009 6.3 180 10 80 0.007 6.8 140 10 70]； % 损失系数它应该是大小为 nXn 的方阵，其中 n 是% 植物B=.01*[.0218 .0093 .0028;.0093 .0228 .0017;.0028 .0017 .0179]; B0 = [

pso算法的工具箱，用于粒子群算法求解优化问题，帮助大家更好应用粒子群算法，无需对算法有较深理解即可实验

matlab环境下的goat遗传算法工具箱-详细注释+使用例子+使用说明，使用更方便，便于学习掌握遗传算法

fitv=ranking(objv,[2,1],subpop);%分配适度值 selch=selet(selfun,chorn,fitv,ggap,subpop);%选择 recch=recombin(xovfun,selch,xovr,subpop);%重组 mutch=mutate(mutfun,recch,fieldDD,mutr,subpop);%变异 objvoff=objfun(mutch);%计算目标函数值 [chorm,objv]=reins(chorm,mutch,subpop,[1 indr],objv,objvoff);%替代 gen=gen+1; trace(gen,1) =min(objv); trace(gen,2)=mean(objv); %在子种群中迁移个体 if (rem(gen,miggen)==0) [chorm,objv]=migrate(chor,subpop,[migr,1,1],objv); end end [yy,ii]=min(objv);%输出最有解及序号 figure(1) plot(chorm(ii,:),’-ro’); figure(2);%遗传算法性能跟踪图 plot(trace(:,1)); hold on plot(trace(:,2),’-.r’); legend('解的变化','种群均值的变化');

阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算

遗传算法的MATLAB代码遗传算法工具箱-matlab遗传算法工具箱.rar 希望对你有帮助。。。。最近也在学这个。。真的困难重重啊~~~~ Figure54.jpg 遗传算法的MATLAB代码常用代码.rar matlab遗传算法工具箱.rar 一些用matlab编写的经典遗传算法算例.rar

Sheffield遗传算法必备工具包，matlab自身并不提供。 使用说明：下载之后，解压放在matlab的安装目录下的toolbox中，然后在matlab的主页，选择“设置路径”—添加并包含子文件夹，选择刚才那个解压的文件，然后保存，关闭。接下来到主页中的“预设”，选择常规，点击更新工具箱路径缓存，然后确定即可完成工具箱的安装。