Генетический алгоритм

Решатель генетического алгоритма для оптимизации смешано-целочисленной или непрерывной переменной, ограниченной или неограниченной

Генетический алгоритм решает сглаженные или несглаженные задачи оптимизации с любыми типами ограничений, включая целочисленные ограничения. Это - стохастический, основанный на генеральной совокупности алгоритм, который ищет случайным образом мутацией и перекрестным соединением среди членов генеральной совокупности.

Функции

развернуть все

gaНайдите минимум функции с помощью генетического алгоритма
optimoptionsСоздайте опции оптимизации
resetoptionsСбросьте опции

Темы

Основы оптимизации генетического алгоритма

Минимизируйте функцию Рэстриджина

Представляет пример решения задачи оптимизации с помощью генетического алгоритма.

Кодирование и минимизация функции фитнеса Используя генетический алгоритм

Показывает, как записать функцию фитнеса включая дополнительные параметры или векторизацию.

Ограниченная минимизация Используя генетический алгоритм

Показывает, как включать ограничения в вашу проблему.

Опции и Выходные параметры

Показывает, как выбрать входные опции и выходные аргументы.

Опции генетического алгоритма

Пример, показывающий эффект нескольких опций.

Нелинейные Ограничения Используя ga

Пример, показывающий, как использовать различные типы ограничений.

Глобальная переменная по сравнению с Локальными Минимумами Используя ga

Примеры, показывающие, как искать глобальный минимум.

Общие настраивающие опции

Определите максимальный номер поколений

Показывает, как настроить максимальную опцию поколений, чтобы получить лучший результат.

Разнообразие генеральной совокупности

Показывает важность разнообразия генеральной совокупности, и как установить его.

Масштабирование фитнеса

Описывает масштабирование фитнеса, и как оно влияет на прогресс ga.

Отличайтесь мутация и перекрестное соединение

Показывает эффект мутации и перекрестных параметров в ga.

Гибридная схема в генетическом алгоритме

Показывает использование гибридной функции для улучшения решения.

Когда использовать гибридную функцию

Описывает случаи, где гибридные функции, вероятно, обеспечат большую точность или скорость.

Смешанная целочисленная оптимизация

Смешанная целочисленная оптимизация

Решите проблемы частично-целочисленного программирования, где некоторые переменные должны быть с целочисленным знаком

Решение смешанной целочисленной проблемы инженерного проектирования Используя генетический алгоритм

Пример, показывающий, как использовать частично-целочисленное программирование в ga, включая то, как выбрать из конечного списка значений.

Специализированные задачи

Возобновите ga

Показывает, как продолжить оптимизировать ga от итоговой генеральной совокупности.

Воспроизведите результаты

Показывает, как воспроизвести результаты путем сброса случайного seed.

Запустите ga из Файла

Обеспечивает пример выполнения ga с помощью набора параметров, чтобы искать самую эффективную установку.

Используйте экспортируемые опции и проблемы

Показывает, как создать и использовать структуру задачи или набор опций.

Векторизуйте функцию фитнеса

Как получить скорость с помощью векторизованных функциональных оценок.

Создайте пользовательскую функцию построения графика

Показывает, как создать и использовать пользовательскую функцию построения графика в ga.

Пользовательская выходная функция для генетического алгоритма

Этот пример показывает использование пользовательской выходной функции в ga.

Оптимизация пользовательского типа данных Используя генетический алгоритм

Решите проблему коммивояжера с помощью пользовательского типа данных.

Оптимизируйте ОДУ параллельно

Оптимизация цели, данной решением ОДУ с помощью patternsearch или ga в последовательном или параллельном.

Фон генетического алгоритма

Каков генетический алгоритм?

Вводит генетический алгоритм.

Терминология генетического алгоритма

Объясняет некоторая основная терминология для генетического алгоритма.

Как работает генетический алгоритм

Представляет обзор того, как генетический алгоритм работает.

Нелинейные ограничительные алгоритмы решателя

Объясняет алгоритм Увеличенного лагранжевого генетического алгоритма (ALGA) и штрафа.

Воспроизведите результаты в приложении оптимизации

Чтобы воспроизвести результаты последнего выполнения генетического алгоритма, установите флажок Use random states from previous run.

Опции генетического алгоритма

Описывает опции для генетического алгоритма.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте