请问遗传算法是否可以将约束条件加入优化目标函数中？ 遗传算法做约束优化，一般有以下几种方法 方法1 一开始设计编码规则时，让解编码就只可能在可行区域内。。scikit-opt：https：// github.com/guofei9987/s cikit-opt
遗传算法 求解多目标过程 有实例更好 多目标是相对传统的单目标而言的，最基本的遗传算法都是单目标的，是说要优化的目标函数只有一个，要么求最大，要么求最小，而多目标问题一般是求解多个待优化的目标函数共同的非劣解。建议你去找找关于多目标优化的文章，看一篇，能看明白的话这个问题你就懂了。
跪求一份多目标优化遗传算法 matlab源代码，不甚感激。邮 箱991882239 多目标优化遗传算法 matlab源代码是有，但是，目标函数相同与否，程序就要改，不知你的目标函数是啥样的，不好发程序。请补充下目标函数，我改了再发。
跪求一份多目标优化遗传算法 matlab源代码，不甚感激。邮 箱991882239 我给你一个标准遗传算法程序供你参考：该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优清空环境变量clcclear初始化遗传算法参数初始化参数maxgen=100；进化代数，即迭代次数sizepop=20；种群规模pcross=[0.4]；交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]；变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]；每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1bound=[-5 5；5 5]；数据范围individuals=struct('fitness'，zeros(1，sizepop)，'chrom'，[])；将种群信息定义为一个结构体avgfitness=[]；每一代种群的平均适应度bestfitness=[]；每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]；适应度最好的染色体初始化种群计算适应度值初始化种群for i=1：sizepop随机产生一个种群individuals.chrom(i，：)=Code(lenchrom，bound)；x=individuals.chrom(i，：)；计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x)；染色体的适应度end找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness)；bestchrom=individuals.chrom(bestindex，：)；最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop；染色体的平均适应度记录每一代进化中最好的适应度。
用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题，现在需要一个matlab程序，求高人指点 用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题的步骤：1、根据题意，建立自定义目标函数，ga_fun1(x)2、在命令窗口中，输入optimtool%调用遗传算法工具箱3、在遗传算法工具箱界面中，分别对Fitness function框内输入@ga_fun1（）；A框内输入[1，1，1]；b框内输入16；Aeq框内输入[]；beq框内输入[]；Lower框内输入[0，0，0]；Upper框内输入[]；4、单击Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。
