matlab遗传算法求函数极小值！！！急！！ 如果没有其他约束条件，直接用ga求解：fi=inline('-2.113-0.1326*x(1)+10.49*x(2)+0.1505*x(1)^2-2.924*x(1)*x(2)+10.11*x(2)^2'，'x')；ga(fi，2，[]，[]，[]，[]，[0 18]，[0.1 36])Optimization terminated：average change in the fitness value less than options.TolFun.ans=0.1000 18.0000即最小值在x=0.1、y=18处。直接画出函数的图像来，可以验证结论的正确性：ezmesh('-2.113-0.1326*x+10.49*y+0.1505*x^2-2.924*x*y+10.11*y^2'，[0 0.1]，[18 36])另外，从图中注意到，x 对f(x，y)的影响不大，但如果我们取y=18，画出f(x，18)的函数图像来：syms x yf=-2.113-0.1326*x+10.49*y+0.1505*x^2-2.924*x*y+10.11*y^2；y=18；ezplot(subs(f)，[0 0.1])可见，尽管x对f的影响比较小，但函数值还是随着x增大而减小的。综上分析，ga的计算结果是正确的。至于你之前说到的约束条件y=31.1688*exp(-0.755*x)如果画去曲线来：ezplot('31.1688*exp(-0.755*x)'，[0 0.1])可以看到，y在18-36的范围内，倒是和你给的范围不矛盾（但应该更小一些才对）。
遗传算法解决多元函数的问题，目标函数：一个含有30个变量的函数求极小值问题约束条件：每个变量均为0~100之间的自然数编码方式：我采用的是二进制编码，8位表示一个变量，那么每个可行解（染色体）即为240位的二进制数.遗传代数：200种群大小：100交叉概率：0.6变异概率：0.4运行结果很不理想，本人GA初学者，怎么样改进？编码设计是否合理？参数应该选择多少？或者提供一种您认为针对该问题适用的编码
关于MATLAB实现遗传算法的问题？ 我是一个制造专业学僧，但是最近的一个课题却与之前接触的CATIA、AUTOCAD、ABAQUS等软件与应用迥异。是有…
用MATLAB的遗传算法求极小值已知r，a两个未知量，经过中间复杂的过程得到目标y，y不连续、非线性，r=1：0.1：3，a=0：0.1：1.5，a
