ga Оптимизацияga может решить задачи, когда определенные переменные с целочисленным знаком. Дайте IntCon, вектор компонентов x, которые являются целыми числами:
[x,fval,exitflag] = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,[],[],...
lb,ub,nonlcon,IntCon,options)IntCon вектор положительных целых чисел, который содержит компоненты x, которые с целочисленным знаком. Например, если вы хотите ограничить x(2) и x(10) чтобы быть целыми числами, установите IntCon к [2,10].
surrogateopt решатель также принимает целочисленные ограничения.
Ограничения существуют на типах проблем что ga может решить с целочисленными переменными. В частности, ga не принимает ограничений равенства, когда существуют целочисленные переменные. Для получения дополнительной информации смотрите Характеристики Целого числа ga Решатель.
ga решает целочисленные задачи лучше всего, когда вы обеспечиваете нижние и верхние границы для каждого компонента x.
В этом примере показано, как найти минимум функции Рэстриджина ограниченным, таким образом, первый компонент x является целым числом. Компоненты x далее ограничиваются, чтобы быть в области .
Настройте границы для своей проблемы
lb = [5*pi,-20*pi]; ub = [20*pi,-4*pi];
Установите функцию построения графика, таким образом, можно просмотреть прогресс ga
opts = optimoptions('ga','PlotFcn',@gaplotbestf);
Вызовите ga решатель, где x (1) имеет целочисленные значения
rng(1,'twister') % for reproducibility IntCon = 1; [x,fval,exitflag] = ga(@rastriginsfcn,2,[],[],[],[],... lb,ub,[],IntCon,opts)
Optimization terminated: average change in the penalty fitness value less than options.FunctionTolerance and constraint violation is less than options.ConstraintTolerance.
x = 1×2
16.0000 -12.9325
fval = 424.1355
exitflag = 1
ga сходится быстро к решению.
Существуют некоторые ограничения на типы проблем что ga может решить, когда вы включаете целочисленные ограничения:
Никакие линейные ограничения равенства. У вас должен быть Aeq = [] и beq = []. Для возможного обходного решения не смотрите Ограничения равенства.
Никакие нелинейные ограничения равенства. Любая нелинейная ограничительная функция должна возвратить [] для нелинейного ограничения равенства. Для возможного обходного решения смотрите Пример: Целочисленное программирование с Нелинейным Ограничением равенства.
Только doubleVector тип населения.
Никакая пользовательская функция создания (CreationFcn опция), перекрестная функция (CrossoverFcn опция), функция мутации (MutationFcn опция), или начальные баллы (InitialScoreMatrix опция). Если вы предоставляете какой-либо из них, ga заменяет их настройки.
ga использование только бинарная функция выбора турнира (SelectionFcn опция), и переопределения любая другая установка.
Никакая гибридная функция. ga переопределения любая установка HybridFcn опция.
ga игнорирует ParetoFraction, DistanceMeasureFcn, InitialPenalty, и PenaltyFactor опции.
Перечисленные ограничения являются в основном естественными, не произвольными. Например:
Нет никаких гибридных функций того целого числа поддержки ограничения. Так ga не использует гибридные функции, когда существуют целочисленные ограничения.
Получить целочисленные переменные, ga использование специальное создание, перекрестное соединение и функции мутации.
Вы не можете использовать ограничения равенства и целочисленные ограничения в той же проблеме. Можно попытаться работать вокруг этого ограничения включением двух ограничений неравенства для каждого линейного ограничения равенства. Например, чтобы попытаться включать ограничение
3x1 – 2x2 = 5,
создайте два ограничения неравенства:
3x1 – 2x2 ≤ 5
3x1 – 2x2 ≥ 5.
Написать эти ограничения в форме A x ≤ b, умножьте второе неравенство на -1:
– 3x1 + 2x2 ≤ –5.
Можно попытаться включать ограничение равенства с помощью A= [3,-2;-3,2] и b= [5;-5] .
Следует иметь в виду, что эта процедура может перестать работать; ga испытывает трудности с одновременными целочисленными и ограничениями равенства.
Пример: Целочисленное программирование с Нелинейным Ограничением равенства. Этот пример пытается определить местоположение минимума функции Ackley в пяти размерностях с этими ограничениями:
x(1), x(3), и x(5) целые числа.
norm(x) = 4.
Функция Ackley, описанная кратко в Возобновлении ga От Итогового Населения, затрудняет, чтобы минимизировать. Добавление целочисленных и ограничений равенства увеличивает трудность.
Чтобы включать нелинейное ограничение равенства, дайте маленькому допуску tol это позволяет норму x быть в tol из 4. Без допуска никогда не удовлетворяют нелинейному ограничению равенства, и решатель не понимает, когда это имеет возможное решение.
Запишите выражению norm(x) = 4 как два “меньше, чем нулевые” неравенства:
norm(x) - 4≤ 0
-(norm(x) - 4)≤ 0 .
Позвольте маленький допуск в неравенствах:
norm(x) - 4 - tol≤ 0
-(norm(x) - 4) - tol≤ 0 .
Запишите нелинейную функцию ограничения неравенства, которая реализует эти неравенства:
function [c, ceq] = eqCon(x) ceq = []; rad = 4; tol = 1e-3; confcnval = norm(x) - rad; c = [confcnval - tol;-confcnval - tol];
Установка опций:
MaxStallGenerations = 50 — Позвольте решателю пробовать некоторое время.
FunctionTolerance = 1e-10 — Задайте более строгий критерий остановки чем обычно.
MaxGenerations = 300 — Позвольте больше поколений, чем значение по умолчанию.
PlotFcn = @gaplotbestfun — Наблюдайте оптимизацию.
opts = optimoptions('ga','MaxStallGenerations',50,'FunctionTolerance',1e-10,...
'MaxGenerations',300,'PlotFcn',@gaplotbestfun);Установите нижние и верхние границы помогать решателю:
nVar = 5; lb = -5*ones(1,nVar); ub = 5*ones(1,nVar);
Решите задачу:
rng(0,'twister') % for reproducibility
[x,fval,exitflag] = ga(@ackleyfcn,nVar,[],[],[],[], ...
lb,ub,@eqCon,[1 3 5],opts);
Optimization terminated: average change in the penalty fitness value less than options.FunctionTolerance
and constraint violation is less than options.ConstraintTolerance.
Исследуйте решение:
x,fval,exitflag,norm(x)
x =
0 -1.7367 -3.0000 -0.0000 -2.0000
fval =
5.2303
exitflag =
1
ans =
4.0020Нечетный x компоненты являются целыми числами, как задано. Норма x 4, к в данном относительном допуске 1e-3.
Несмотря на положительный выходной флаг, решение не является глобальным оптимумом. Запустите проблему снова и исследуйте решение:
opts = optimoptions('ga',opts,'Display','off');
[x2,fval2,exitflag2] = ga(@ackleyfcn,nVar,[],[],[],[], ...
lb,ub,@eqCon,[1 3 5],opts);
Исследуйте второе решение:
x2,fval2,exitflag2,norm(x2)
x2 =
-2.0000 2.8930 0 -1.9095 0
fval2 =
4.5520
exitflag2 =
0
ans =
4.0020Второй запуск дает лучшее решение (более низкое значение функции фитнеса). Снова, нечетный x компоненты являются целыми числами и нормой x2 4, к в данном относительном допуске 1e-3.
Следует иметь в виду, что эта процедура может перестать работать; ga испытывает трудности с одновременными целочисленными и ограничениями равенства.
gaИспользовать ga наиболее эффективно на целочисленных задачах, следуйте этим инструкциям.
Связанный каждый компонент так плотно, как вы можете. Эта практика дает ga самое маленькое пространство поиска, включая ga искать наиболее эффективно.
Если вы не можете, связал компонент, то укажите соответствующий начальный диапазон. По умолчанию, ga создает начальную генеральную совокупность с областью значений [-1e4,1e4] для каждого компонента. Меньшая или большая начальная область значений может дать лучшие результаты, когда значение по умолчанию является несоответствующим. Чтобы изменить начальную область значений, используйте InitialPopulationRange опция.
Если вы имеете больше чем 10 переменных, устанавливаете численность населения, которая больше, чем значение по умолчанию при помощи PopulationSize опция. Значение по умолчанию 200 для шести или больше переменных. Для размера значительной части населения:
ga может занять много времени, чтобы сходиться. Если вы достигаете, максимальное количество поколений (выйдите из флага 0), увеличьте значение MaxGenerations опция.
Уменьшите уровень мутации. Для этого увеличьте значение CrossoverFraction опция от ее значения по умолчанию 0.8 к 0.9 или выше.
Увеличьте значение EliteCount опция от ее значения по умолчанию 0.05*PopulationSize к 0.1*PopulationSize или выше.
Для получения информации об опциях смотрите ga
options входной параметр.
ga АлгоритмЦелочисленное программирование с ga включает несколько модификаций основного алгоритма (см. Как работы Генетического алгоритма). Для целочисленного программирования:
Специальное создание, перекрестное соединение и функции мутации осуществляют переменные, чтобы быть целыми числами. Для получения дополнительной информации смотрите Глубоко и др. [2].
Генетический алгоритм пытается минимизировать функцию штрафа, не функцию фитнеса. Функция штрафа включает термин для недопустимости. Эта функция штрафа объединена с бинарным выбором турнира, чтобы выбрать индивидуумов для последующих поколений. Значение функции штрафа члена населения:
Если член выполним, функция штрафа является функцией фитнеса.
Если член неосуществим, функция штрафа является максимальной функцией фитнеса среди выполнимых членов населения плюс сумма нарушений ограничений (неосуществимой) точки.
Для получения дополнительной информации функции штрафа, смотрите Деб [1].
ga не осуществляет линейные ограничения, когда существуют целочисленные ограничения. Вместо этого ga включает линейные нарушения ограничений в функцию штрафа.
[1] Деб, Kalyanmoy. Эффективный ограничительный метод обработки для генетических алгоритмов. Компьютерные Методы в Прикладной Механике и Разработке, 186 (2–4), стр 311–338, 2000.
[2] Глубоко, Kusum, Кришна Пратап Сингх, М.Л. Кэнсэл и К. Мохэн. Действительный закодированный генетический алгоритм для решения целого числа и смешанных целочисленных задач оптимизации. Прикладная математика и Расчет, 212 (2), стр 505–518, 2009.