matlab 遗传算法优化 怎样处理变量约束最近在做 约束条件下的遗传算法 使用的MATLAB是 7.0.4版本 三个变量 1
带约束的优化问题 遗传算法怎么编码 建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。如function[c，ceq]=NonCon(x)c=x(1)^2+x(2)^2-9；ceq=[]；然后，再用ga（）函数调用，如[x，fval，exitflag]=ga(o@FitFun，nvars，A，b，Aeq，beq，lb，ub，NonCon)
如何在遗传算法中设置变量约束条件 1、一般有两种方法，一种是在生成初始种群时只生成满足约束的个体；另一种是随机产生个体，并且在随后的操作中判断个体是否满足约束条件。2、这是遗传算法的特点决定的；遗传算法是一种随机搜索算法，每次都因种群规模的不同、参数的不同而得到不同的结果。即便参数都相同，每次运算得到的近似最优解也不一定相同。一般取n次运算中的最好结果来作为最终的最优解。当然，如果你的约束条件设置不妥，或者参数设置不适当，那么也会造成每次运算的近似最优解相差过大，且质量不高。这些都要注意。3、我用MATLAB自己编写遗传算法来解决问题，因为其自带的工具箱比较固定，只能解决简单、典型的问题。但你的问题稍加复杂时，工具箱的作用就发挥不出来。
