matlab ga 函数的最好适应度是什么

找到一个问答
https://www.ilovematlab.cn/thread-527538-1-1.html

请问 matlab 的 ga 工具箱的最佳个体图要怎么画

http://muchong.com/html/201702/11032942.html

如何用matlab的文本命令如何画出目标函数的收敛曲线和优化变量的取值图

终于找到画最佳个体的了

options=gaoptimset(options,'PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv})

王万良人工智能导论实验6

学习一下这个文档
https://wenku.baidu.com/view/79116aea25d3240c844769eae009581b6bd9bda5.html?fr=search-1-wk_sea_esX-income8&fixfr=Q0LBWFQy7wucpnbovYBdDw%3D%3D

https://www.kdocs.cn/l/crNnLGdtQCAI
[金山文档] 遗传算法作业.docx

代码

% ga maxclear ,clc,close all
% 这是求最小值时候的函数
%  fun=@(x1,x2)6.452*(x1+0.125*x2)*(cos(x1)-cos(2*x2))*(cos(x1)-cos(2*x2))/sqrt(0.8+(x1-4.2)*(x1-4.2)+2*(x2-7)*(x2-7))+3.226*x2;
%  fun=@(x1,x2)20+x1.^2+x2.^2-10*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2))
%  matlab pi
%  https://jingyan.baidu.com/article/6079ad0ec9a15228ff86db35.html
% 这是求最大值时候的函数
fun=@(x1,x2)-6.452*(x1+0.125*x2)*(cos(x1)-cos(2*x2))*(cos(x1)-cos(2*x2))/sqrt(0.8+(x1-4.2)*(x1-4.2)+2*(x2-7)*(x2-7))-3.226*x2;
objfun=@(x)fun(x(1),x(2));
n=2;
A=[];
b=[];
Aeq=[];
beq=[];
lb=[0 0];
% lb=[0.6 -inf];
% 说明 x>=0.6 ，y没有说明， 也要写，说明y>=-inf
ub=[10 10];%lb=[-5 -5];
% ub=[5 5];confun=[];
% opts=[];
% options=[];
% 20
% 100
options=gaoptimset('PopulationSize',20,'PopInitRange',[0;10])options=gaoptimset(options,'PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv},'TolFun',1e-15)
options=gaoptimset(options,'EliteCount',1, 'CrossoverFraction',0.85)
options=gaoptimset(options,'Generation',80)% 1
% options=gaoptimset(options,'FitnessScalingFcn',@fitscalingrank)
% options=gaoptimset(options,'SelectionFcn',@selectionroulette,'CrossoverFcn',@crossoversinglepoint)
% options=gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationuniform)% 2
% options=gaoptimset(options,'FitnessScalingFcn',@fitscalingrank)
% options=gaoptimset(options,'SelectionFcn',@selectionroulette,'CrossoverFcn',@crossovertwopoint)
% options=gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationuniform)% 3
% options=gaoptimset(options,'FitnessScalingFcn',@fitscalingprop)
% options=gaoptimset(options,'SelectionFcn',@selectiontournament,'CrossoverFcn',@crossovertwopoint)
% options=gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationuniform)% 4
options=gaoptimset(options,'FitnessScalingFcn',@fitscalingrank)
options=gaoptimset(options,'SelectionFcn',@selectionroulette,'CrossoverFcn',@crossoversinglepoint)
options=gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationgaussian)% ,'MaxTime',2
% options=gaoptimset(options,'FitnessLimit',80,'MaxTime',2)% 'PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotbestindiv}
% 'plotfcns',@gaplotbestf% options.TolFun=1e-15
% options.plotfcns=@gaplotbestf
% https://www.ilovematlab.cn/thread-527538-1-1.html
% https://zhidao.baidu.com/question/402074868.html
% https://www.bilibili.com/video/BV1JA411T7wg?from=search&seid=13339881514253748349
% options = gaoptimset();
% options.Generations = 10000;
%最大迭代数设为2000
% https://www.cnblogs.com/xiaff/p/5345475.html
[x,fval]=ga(objfun,n,A,b,Aeq,beq,lb,ub,confun,options);
% ga 的 Initial Population
% ga options 设置
% ga 输出的适应度

ga_min

clear ,clc,close all
% 这是求最小值时候的函数
%  fun=@(x1,x2)6.452*(x1+0.125*x2)*(cos(x1)-cos(2*x2))*(cos(x1)-cos(2*x2))/sqrt(0.8+(x1-4.2)*(x1-4.2)+2*(x2-7)*(x2-7))+3.226*x2;fun=@(x1,x2)20+x1.^2+x2.^2-10*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2))
%  matlab pi
%  https://jingyan.baidu.com/article/6079ad0ec9a15228ff86db35.html
% 这是求最大值时候的函数
% fun=@(x1,x2)-6.452*(x1+0.125*x2)*(cos(x1)-cos(2*x2))*(cos(x1)-cos(2*x2))/sqrt(0.8+(x1-4.2)*(x1-4.2)+2*(x2-7)*(x2-7))-3.226*x2;
objfun=@(x)fun(x(1),x(2));
n=2;
A=[];
b=[];
Aeq=[];
beq=[];
%lb=[0 0];
% lb=[0.6 -inf];
% 说明 x>=0.6 ，y没有说明， 也要写，说明y>=-inf
%ub=[10 10];lb=[-5 -5];
ub=[5 5];confun=[];
% opts=[];
% options=[];
% [0;10])
% 1;1.1
% [1;100]
options=gaoptimset('PopulationSize',20,'PopInitRange',[1;2])options=gaoptimset(options,'PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotdistance},'TolFun',1e-15)
options=gaoptimset(options,'EliteCount',1, 'CrossoverFraction',0.8)
% 0.85
options=gaoptimset(options,'Generation',80)
% 'Generation',  80% https://www.bilibili.com/video/BV1JA411T7wg?from=search&seid=13339881514253748349
% options = gaoptimset();
% options.Generations = 10000;
%最大迭代数设为2000
% https://www.cnblogs.com/xiaff/p/5345475.html
[x,fval]=ga(objfun,n,A,b,Aeq,beq,lb,ub,confun,options);

以下为了搜索引擎搜索到建议不看

实验五遗传算法实验I 一、实验目的：
熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解流程并测试主要参数对结果的影响。二、实验原理：
遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解。
三、实验条件： Matlab 7.X 的遗传算法工具箱。四、实验内容： 1．用遗传算法求解下列函数的最大值，设定求解精度到15位小数。

1)给出适应度函数的M文件（Matlab中要求适应度函数最小化）。
2)设计及选择上述问题的编码、选择操作、交叉操作、变异操作以及控制参数等，填入表1,并画出最佳适应度(Best
fitness)和最佳个体（Best individual）图。表1 遗传算法参数的选择编码编码方式（population
type）种群参数种群规模（population size）初始种群的个体取值范围（Initial Population）
选择操作个体选择概率分配策略（对应Fitness scaling）个体选择方法（Selecton function）
最佳个体保存优良个体保存数量（Elite count）交叉操作交叉概率（Crossover fraction）交叉方式
变异操作变异方式停止参数最大迭代步数（Generations）停滞代数（Stall generations）
         3)设置不同的种群规模，例如，求得相应的最佳适应度，并给出算法的运行时间，分析种群规模对算法性能的影响。 4)选择不同的选择操作、交叉操作和变异操作，并独立运行算法10次，完成下表2，然后分析比较采用不同的选择策略、交叉策略和变异策略的算法运行结果。
表2不同的选择策略、交叉策略和变异策略的算法运行结果选择操作个体选择概率分配 Rank（排序） √
Proportional（比率） √ √ √ 个体选择 Roulette（轮盘赌选择） √ √ √
Tournament（竞标赛选择） √ 交叉操作单点交叉 √ √ √ √ 两点交叉
变异操作 Uniform（均匀变异） √ √ √ Gaussian（高斯变异） √ 最好适应度最差适应度
平均适应度 2．用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小值，设定求解精度到15位小数。

1)给出适应度函数的M文件（Matlab中要求适应度函数最小化）。
2)设计上述问题的编码、选择操作、交叉操作、变异操作以及控制参数等，填入表3,并画出最佳适应度(Best
fitness)和最佳个体（Best individual）图。表3 遗传算法参数的选择编码编码方式（population
type）种群参数种群规模（population size）初始种群的个体取值范围（Initial Population）
选择操作个体选择概率分配策略（对应Fitness scaling）个体选择方法（Selecton function）
最佳个体保存优良个体保存数量（Elite count）交叉操作交叉概率（Crossover fraction）交叉方式
变异操作变异方式停止参数最大迭代步数（Generations）停滞代数（Stall generations）

3)设置种群的不同初始范围，例如[1;1.1]、[1;100]和[1;2]，画出相应的最佳适应度值(Best
fitness)和平均距离（Distance）图，比较分析初始范围及种群多样性对遗传算法性能的影响。
4)设置不同的交叉概率，画出无变异的交叉和无交叉的变异时最佳适应度值和和平均距离图，分析交叉和变异操作对算法性能的影响。五、实验报告要求：
1．画出遗传算法的算法流程图。 2．根据实验内容，给出相应结果。
3. 总结遗传算法的特点，并说明适应度函数在遗传算法中的作用。

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