遗传算法MATLAB实现
哪位大侠帮帮忙，能演示一下拿一个结构完整的MATLAB遗传算法程序去解决一个非线性规划问题，要求结果以word形式给出，内容越详尽越好，包括操作步骤和截图什么的，不胜感激，小弟乃初学之人，对于算法更是没入门啊，想请哪位大侠给指点迷津啊！价格好商量哈！ 呵呵 这是我们老师给的 希望对你有用 学习学习啊！！！！！ 我还以为是资源啊 呵呵，可以啊， me too ~~~ 我也想学习学习呵:victory: 啊，谢谢谢谢，不胜感激啊！呵呵 不要东西了，看看行吗？
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,,'fitness');%生成初始种群，大小为10
=ga(,'fitness',[],initPop,,'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
,['arithXover'],,'nonUnifMutation',) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【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 =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 =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];
=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',)
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。 感谢大家热心和无私的帮助哈，小弟这里有一些其他网站上下载的学习资料，以后放在空间上或直接在论坛里发布供大家相互交流也表达小弟感激之情哈！