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基于matlab软件遗传算法的目标函数优化问题


基于 matlab 软件遗传算法的目标函数优化问题
问题:基于试验结果,对理论方程进行优化调整,先假 定两个未知量 ?1 和?2 , 对理论公式 Ve 进行修正。 修正后的公式 模型为:
1 ? ? Ve ? ?? ?sv f svbje cot ? ? ?1?sw f swbje cot ? ? ? ? vfc ? ? ?sv f sv ? ?1?sw f sw ? ?1 ? cot 2 ? ?? ? bh tan ? ??2?3 ? ? 2 ? ?

利用 matlab 软件中遗传算法(ga)进行优化分析 ,得 出未知量?1 和?2 的最优解。 Fitness:
function y = fitness(x) global test_v para_v idx=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15]; n = length(idx); fv=zeros(n,1); for i=1:n p=para_v(idx(i),:); fv(i) = ((p(1)*p(2)+p(6)*p(7))*prod(p(3:5))+ 0.5*(p(8)*p(9) (p(1)*p(2)+p(6)*p(7))*(1+p(5)^2)) *p(3)*p(10)*p(11))*0.91*x(1); fv(i) =fv(i)/1000; end y=norm(test_v(idx)-fv); % y = sum((test_v(idx) -fv).^2);

其中: idx=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15]; 为:公式模 型 Ve 的各项因子具体数值, 在 para_v 中, 而 test_v 为试验值。 main_ga:
clear clc

global test_v load V test_v=V;

para_v

load para_value1

para_v=para_value; ObjectiveFunction = @fitness; options = gaoptimset('Display','iter','PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotstopping} ,'PlotInterval', 1, 'Generations', 100,'PopulationSize', 100,... 'PopInitRange',[0.5 0.5;1 1], 'CrossoverFraction',0.8, 'StallGenLimit', 100, 'TolFun', 1e-100); nvars = 1; LB = [0.1 0.1]; UB = [2 2]; [x,fval] = ga(ObjectiveFunction,nvars,[],[],[],[],LB,UB,[], options)


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