matlab优化工具箱中遗传算法的问题
1、为什么Matlab优化工具箱的遗传算法每次优化的结果都不一样？这是因为算法的初值是随机的，所以重复计算就会有差错。为了保证计算结果，可以每次重启matlab软件后执行程序，这样得到结果就基本一致了。
2、要想得到较精确的最优解，可以通过设定Function tolerance的误差值，Constraint tolerance的误差值。
3、对于类似a+b+c+d+e=1的约束，只能是尽量随机又均匀地生成若干点，作为初始，来探索这个五维空间。对于a至d用随机生成的方式，e的值用1去减，如此可保证约束成立。同时生成a至d的方式要尽量合理，以保证e的期望值和分布状态合理。
4、由于有代沟，所以plot中的variable是36*20的，而I对应的ObjV是40*1的，所以I可能取40个值，但variable只有36行，所以出错。在“gen=gen+1；%代计数器增加”后加variable=bs2rv(Chrom，FieldD)，你调试一下试试。
5、建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。
6、一样才怪！遗传算法是一种带有随机性的搜索型的求解全局最优解的方法。随机性就是在优化过程中变量的取值是随机变化的，但是这种变化是朝向全局最优的方向随机变化。但是当种群数量足够大，而且进化代数足够多的时候，最优解是具有稳定性的，虽然每次都不一样，但是最优解的变化一般不会很大。
用matlab的optimization工具箱遗传算法优化函数,被优化的函数和条件约...
首先打开matlab软件，在“（应用）”选项卡中选择“Optimization（优化）”工具箱。在优化工具箱中选择遗传算法，图中标出的选项。遗传算法界面有一部分是输入约束条件的，根据题目输入对应的参数即可。在命令行窗口将以上矩阵用变量代替，则在工具箱中直接输入变量即可。
lb是X值下限，ub是X值下限 NONLCON是非线性约束函数 options是运行方式。
要想得到较精确的最优解，可以通过设定Function tolerance的误差值，Constraint tolerance的误差值。
对于类似a+b+c+d+e=1的约束，只能是尽量随机又均匀地生成若干点，作为初始，来探索这个五维空间。对于a至d用随机生成的方式，e的值用1去减，如此可保证约束成立。同时生成a至d的方式要尽量合理，以保证e的期望值和分布状态合理。
第五章至第七章聚焦于英国设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱，通过实例详细讲解如何利用其提供的函数解决实际优化问题。这使得读者能够将理论知识应用到实际编程中，提升技能。
Matlab自带遗传算法工具箱简介
本书详尽解析MATLAB的遗传算法和直接搜索工具箱，旨在帮助读者理解其功能、编程原理及实际应用方法。全书共分为九个章节，内容覆盖广泛。
按从上到下，从左到右的顺序对Matlab自带的遗传算法工具箱GUI界面进行介绍和使用注意事项说明。对应于非线性约束求解器 指定另外一个最小值函数，在遗传算法结束之后计算，在整数值限制的时候不可用。
第五章专门介绍MATLAB遗传算法工具箱中的关键函数，涵盖了种群表示、初始化、适应度计算、选择和变异等核心操作，以及一系列通用函数，如bs2rv、crtbase等，这些函数是实际操作中的重要工具。
第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。
使用matlab遗传算法工具箱能不能解决组合优化问题?还有使用工具箱方便...
如果有现成的工具箱求解你的组合优化问题肯定要方便些，但碰到具体问题，可能要对参数进行一些设置更改，所以最好能有编程基础，那样就可以自己修改工具箱里面的参数或策略了 对你的补充问题，组合优化问题一般都是用matlab 和 lingo实现吧。
第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。
matlab中的提供的传统优化工具箱（Optimization Tool），能实现局部最优，但要得全局最优，则要用全局最优化算法（Global Optimization Tool），主要包括： GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起点方法产生若干起始点，然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。
要看你用遗传算法解决什么问题，一般情况下，有两个方向使用遗传算法，一是自己编写遗传算法代码解决问题，二是用Matlab遗传算法工具箱。前者可以学习王小平的《遗传算法——理论、应用与软件实现》这本书，后者可以学习 雷英杰的《MATLAB遗传算法工具箱及应用》这本书，网上都可以找到电子版。
遗传算法基于概率规则，而不是确定性规则。这使得搜索更为灵活，参数对其搜索效果的影响也尽可能的小。遗传算法具有可扩展性，易于与其他技术混合使用。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点。缺点：遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题。
为什么我应用matlab自带的遗传算法工具箱求函数最小值,,每次运行结果...
一样才怪！遗传算法是一种带有随机性的搜索型的求解全局最优解的方法。随机性就是在优化过程中变量的取值是随机变化的，但是这种变化是朝向全局最优的方向随机变化。但是当种群数量足够大，而且进化代数足够多的时候，最优解是具有稳定性的，虽然每次都不一样，但是最优解的变化一般不会很大。
为什么Matlab优化工具箱的遗传算法每次优化的结果都不一样？这是因为算法的初值是随机的，所以重复计算就会有差错。为了保证计算结果，可以每次重启matlab软件后执行程序，这样得到结果就基本一致了。
lb是X值下限，ub是X值下限 NONLCON是非线性约束函数 options是运行方式。
取最优保存策略，也就是每次迭代的最优个体保存好，不随便进行交叉、变异操作，即便进行这些操作，也只在产生的新个体比原个体更优秀时才替换原个体。当然，即便这样还会造成不收敛，即每次迭代的最有结果都一样，不往好的方向进化，那么这时候就要查看下选择算子、交叉操作、变异操作有没有问题了。
要想得到较精确的最优解，可以通过设定Function tolerance的误差值，Constraint tolerance的误差值。
ZhouMingHUa.pdf 优化结果需要修改mutate_P以及变异量的大小。因为只有一个优化变量因此编程较为简单。提供一个参考链接：：//zhidao.baidu/question/5839590html？oldq=1 上图为所给函数的函数图像，最小值在x=0.01处。
