MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题 将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中function f1=func1(x)%第一目标函数f1=x(：，1).*x(：，1)./4+x(：，2).*x(：，2)./4；function f2=func2(x)%第二目标函数f2=x(：，1).*(1-x(：，2))+10；function GA()clear；clc；close allNIND=100；个体数目MAXGEN=50；最大遗传代数NVAR=2；变量个数PRECI=20；变量的二进制位数GGAP=0.9；代沟trace1=[]；trace2=[]；trace3=[]；性能跟踪建立区域描述器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)；初始种群e799bee5baa6e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333335326262v=bs2rv(Chrom，FieldD)；初始种群十进制转换gen=1；while gen，[NIND，N]=size(Chrom)；M=fix(NIND/2)；ObjV1=func1(v(1：M，：))；分组后第一目标函数值FitnV1=ranking(ObjV1)；分配适应度值SelCh1=select('sus'，Chrom(1：M，：)，FitnV1，GGAP)；选择ObjV2=func2(v(M+1：NIND，：))；分组后第二目标函数值FitnV2=ranking(ObjV2)；分配适应度值SelCh2=select('sus'，Chrom(M+1：NIND，：)，FitnV2，GGAP)；选择SelCh=[SelCh1；SelCh2]；合并SelCh=recombin('xovsp'，SelCh，0.7)；重组Chrom=mut(SelCh)；变异。
遗传算法能否解决同时包含整数约束和等式约束的优化问题？ 针对遗传算法较难处理含等式约知束的优化问题，在设计变量独立性分析的基础上对等式约束采用了降维处理方法，不仅道使等式约束在优化时始终严格满足，而且经降维处理后优化问题仅包含不等式版约束；然后，借鉴多目标优化思想，提出了从个体违反约束程度和违反次数2方面同时对种群进行排序，使算法对个体的排序和选择更符合实际.实例验证了该权算法的有效性和可行性.
用遗传算法或者粒子群算法解决带约束条件的目标优化问题，目标优化就是求出最大值或者最小值就可以了~ 我有不带约束条件的
求助：关于matlab遗传算法工具箱中约束的输入问题
使用matlab遗传算法工具箱如何加入目标函数中变量的约束条件啊，可否在M文件中加？ 首先回答你第一个问题：怎么加入变量的约束条件？打开遗传算法工具箱的窗体中会有下图所示的选项，即是约束条件的编辑至于添加的方式，这里要重点的提一下，首先将问题抽象。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题 很显然，f 才是目标函数值，而F只是适应度函数值，用来评价个体优劣的。加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。
多目标遗传算法 目标函数的权重问题 推荐算法中几种常用的多目标变单一目标的方法：(1)目标加权法：F(x)=∑λf(x)，∑λ=1。λ可固定或随机或自适应，加权求和之前一般需要进行无量纲化处理(2)乘除法：min F(x。
