主题:关于遗传算法的实例(菜鸟)
ga()函数到底如何应用。我按照网上的一些实例运行,一直提示错误。
在应用前 是否还需要做其他工作?譬如以下例子
【问题】在-5<=Xi<=5,i=1,2区间内,求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10,最大代数1000,变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
%源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
运行后提示 ??? Error using ==> ga
Number of variables (NVARS) must be a positive integer.
在应用前 是否还需要做其他工作?譬如以下例子
【问题】在-5<=Xi<=5,i=1,2区间内,求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10,最大代数1000,变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
%源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
运行后提示 ??? Error using ==> ga
Number of variables (NVARS) must be a positive integer.