用matlab的optimization工具箱遗传算法，添加约束条件的问题.优化一个很函数（函数很复杂，包含加减乘除，正弦余弦，反正弦反余弦反正切.），现在需要添加约束条件，（条件有四个，表达式也比较复杂），请问怎么添加条件，工具箱对话框似乎没法把我的约束条件添加进去？另外，我这个优化问题用遗传算法能解决吗，给个建议
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
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。
如何用遗传算法实现多变量的最优化问题 是不是像求函数最值那样2113子？建议你了解一下遗传算法的5261实数4102编码，这个对于求函数最值很方便，不用1653像二进制那样需要转换。简单介绍一下思路：最重要的是确定适应度函数，只要确定这个函数就很容易了，就用你不会编程，直接调用matlab的工具箱就行了。1st.设置种群规模，并初始化种群p，并计算各个个体的适应度。例如，20个个体，每个个体包含5个变量，x1，x2，x3，x4，x5.如果你用matlab来编程的话，这个可以很容易实现，会用到random('unif'，a，b)这个函数吧。例如x1的取值范围是[0，1]，那么x1=random('unif'，0，1).2nd.采用轮盘赌选出可以产生后代的父本，p_parents。额，轮盘赌的实质就是适应度大的被选出的概率大。这个不难，但说起来比较长，你可以自己去看一下。3rd.杂交过程的思路随机将p_parents中的个体随机两两配对，然后随机产生一个1到n的数（n为变量的个数），设为i，交换每对父本中i之后的变量值。交换以后的p_parents成为后代p_offspring.这里变起来有点点复杂，不过只要耐心一点，编好配对过程和交换过程。4th.变异过程，这个比较简单，不过需要自己把握的较好。基本的思路是设置一个概率，例如0.05，然后产生一个随机数如果随机数比0.05小。
