Определите максимальный номер поколений останова и поколений

MaxGenerations опция определяет максимальное количество поколений, которые берет генетический алгоритм; смотрите Останавливающиеся Условия для Алгоритма. Увеличение MaxGenerations может улучшить конечный результат. Связанный MaxStallGenerations опция управляет количеством шагов ga просматривает, чтобы видеть, делает ли это успехи. Увеличение MaxStallGenerations может включить ga продолжаться, когда для алгоритма нужно больше вычислений функции, чтобы найти лучшее решение.

Например, оптимизируйте rastriginsfcn использование 10 переменных параметрами по умолчанию. Чтобы наблюдать прогресс решателя как, его приближается к минимальному значению 0, оптимизируйте логарифм функции.

rng default % For reproducibility
fun = @(x)log(rastriginsfcn(x));
nvar = 10;
options = optimoptions('ga','PlotFcn',"gaplotbestf");
[x,fval] = ga(fun,nvar,[],[],[],[],[],[],[],options)
Optimization terminated: average change in the fitness value less than options.FunctionTolerance.

Figure Genetic Algorithm contains an axes object. The axes object with title Best: 1.45396 Mean: 4.52748 contains 2 objects of type line. These objects represent Best fitness, Mean fitness.

x = 1×10

   -0.0495   -0.0670   -0.0485    0.0174   -0.0087    0.0275   -0.0383    0.0620   -1.0047   -0.0298

fval = 1.4540

Как ga приближается к оптимальной точке в начале координат, она останавливается. Чтобы получить лучшее решение, установите предел генерации останова к 500, и генерация ограничивают 1 000.

options = optimoptions(options,'MaxStallGenerations',500,'MaxGenerations',1000);
rng default % For reproducibility
[x,fval] = ga(fun,nvar,[],[],[],[],[],[],[],options)
Optimization terminated: maximum number of generations exceeded.

Figure Genetic Algorithm contains an axes object. The axes object with title Best: -3.14667 Mean: -1.31642 contains 2 objects of type line. These objects represent Best fitness, Mean fitness.

x = 1×10

    0.0025   -0.0039    0.0021   -0.0030   -0.0053    0.0033    0.0080    0.0012    0.0006    0.0088

fval = -3.1467

На этот раз решатель приближается к истинному минимуму намного более тесно.

Похожие темы