Документация

Запустить ga из файла

Интерфейс командной строки позволяет многократно запускать генетический алгоритм с различными настройками параметров, используя файл. Например, можно запустить генетический алгоритм с различными настройками для фракции Crossover, чтобы увидеть, какая из них дает лучшие результаты. Следующий код запускает функцию ga 21 раз, варьируя options.CrossoverFraction от 0 кому 1 с приращениями 0.05и записывает результаты.

options = optimoptions('ga','MaxGenerations',300,'Display','none');
rng default % for reproducibility
record=[];
for n=0:.05:1
  options = optimoptions(options,'CrossoverFraction',n);
  [x,fval]=ga(@rastriginsfcn,2,[],[],[],[],[],[],[],options);
  record = [record; fval];
end

Можно распечатать значения fval против фракции кроссовера со следующими командами:

plot(0:.05:1, record);
xlabel('Crossover Fraction');
ylabel('fval')

Появится следующий график.

График предполагает, что вы получите лучшие результаты, установив options.CrossoverFraction к значению где-то между 0.4 и 0.8.

Вы можете получить более гладкий график fval как функция фракции кроссовера путем выполнения ga 20 раз и усреднение значений fval для каждой фракции кроссовера. На следующем рисунке показан результирующий график.

 Код для создания рисунка

options = optimoptions('ga','MaxGenerations',300,'Display','none');
rng default % for reproducibility
record=[]; fval = zeros(20,1);
for n=0:.05:1
  options = optimoptions(options,'CrossoverFraction', n);
  for i = 1:20
      [x,fval(i)]=ga(@rastriginsfcn,2,[],[],[],[],[],[],[],options);
  end
  meanf = mean(fval);
  record = [record; meanf];
end

plot(0:.05:1, record);
xlabel('Crossover Fraction');
ylabel('fval')

Этот график также предлагает диапазон лучших вариантов для options.CrossoverFraction является 0.4 кому 0.8.

Связанные темы

• Ограниченная минимизация с помощью генетического алгоритма
• Кодирование и минимизация фитнес-функции с помощью генетического алгоритма