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  • 遗传算法解决非线性规划问题

    题目如图:

    解法一
    ycfun1:

    function y =yfun1(x);   %这里申明是x的变量函数,则x(1)、x(2)就可以直接用了
    %适应度函数
    c1=[-4 -2];
    c2=[1 1];
    y=c1*x'+c2*x'.^2+5;   %x的转置
    

    ycfun2

    %非线性约束
    function [f,g]=yfun2(x);%x为行向量
    f=[-x(1)^2/4+x(2)^2-1];
    g=[];
    

    main

    clc,clear;
    a=[-1 2];%线性约束
    b=[1];%线性约束
    [x,y]=ga(@yfun1,2,a,b,[],[],[],[],@yfun2);
    x,y  %输出x,y
    

    结果集中在:
    x =

    2.0000    1.0000
    

    y =

    -8.8818e-16

    解法二:

    function ti12_1
    fun1=@(x)(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2;
    a=[-1,2];b=1;
    [x,val]=ga(fun1,2,a,b,[],[],[],[],@fun2)
    function [c,ceq]=fun2(x);
    c=-x(1)^2/4+x(2)^2-1;
    ceq=[];
    

    以上两种解法不过是解法二将函数集中在一起写了而已。虽然解法二结果浮动较大,但是明显解法二的结果最优,其多次求解的值集中在e-21数量级。但是同样调用的是ga函数,为什么解法一的结果就始终集中在 -8.8818e-16?这个问题有待思考。

    这篇文章,是又一个故事的结束...
    lazy's story is continuing.
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Hello-world-hello-lazy/p/15375074.html
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