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。
遗传算法具体应用 1、函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。2、组合优化随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优e79fa5e98193e78988e69d8331333431363062解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。此外，GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。3、车间调度车间调度问题是一个典型的NP-Hard问题，遗传算法作为一种经典的智能算法广泛用于车间调度中，很多学者都致力于用遗传算法解决车间调度问题，现今也取得了十分丰硕的成果。从最初的传统车间调度（JSP）问题到柔性作业车间调度问题（FJSP），遗传算法都有优异的表现，在很多算例中都得到了最优或近优解。扩展资料：遗传算法的缺点1、编码不规范及编码存在表示的不准确性。2、单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示出来。考虑约束的一个。
现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的？ 现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的…
