智慧算法

图8.2 遗传算法工具 为了使用遗传算法工具，首先必须输入下列信息： (1) Fitness function（适应度函数）——欲求小值的目标函数。输入适应度函数的形式为@fitnessfun，其中fitnessfun.m是计算适应度函数的M文件。在前面“编写待优化函数的M文件”一节里已经解释了如何编写这种M文件。符号@产生一个对于函数fitnessfun的函数句柄。 (2) Number of variables（变量个数）——适应度函数输入向量的长度。对于“编写待优化函数的M文件”一节所描述的函数My_fun，这个参数是2。点击Start按钮，运行遗传算法，将会在Status and Results（状态与结果）窗格中显示出相应的运行结果。在Options窗格中可以改变遗传算法的选项。为了查看窗格中所列出的各类选项，可单击与之相连的符号“+”。 8.2.3 举例：Rastrigin函数本节介绍一个例子，讲述如何寻找Rastrigin函数的小值和显示绘制的图形。Rastrigin函数是常用来测试遗传算法的一个典型函数。Rastrigin函数的可视化图形显示，它具有多个局部小值和一个全局小值，遗传算法可以帮助我们确定这种具有多个局部小值函数的优解。

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表8.3遗传算法工具的标准算法选项包括初始化种群的均匀方式，适应度计算采用排名、比例、顶部截断、线性缩放和偏移等方法。选择使用轮盘赌、随机均匀选择、锦标赛和均匀等方式进行选择。交叉方法包括启发式、中间、分散、单点和双点交叉。变异方法包括高斯、均匀和多点变异。绘图功能涵盖最佳适应度、最佳个体、个体间距离、个体期望、范围、种群多样性和选择指数。遗传算法能够有效帮助确定具有多个局部极小值函数的优解，通过用户自定义函数可以定制算法选项，并支持不同数据格式的问题描述。算法的终止准则包括时间限制、停滞限制、适应度界限和繁殖代数。

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