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[问题求助] 多目标优化

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发表于 2016-5-19 20:18 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
4体力
在多目标优化时,优化结果没有同时让目标满足要求,下面是我的主代码和所得结果,请大神帮忙解答:. O2 I& J1 z1 y& G; i8 N, B
global u;( H3 R! x( }0 U8 q6 q' M& b' l
%贝塞尔函数求根
4 S+ M% k; B# ~5 `6 J% N%设定模式数为20,对于TE模式需要求得一阶贝塞尔函数的前20个非零根
$ l& q3 _) y, o4 M* C. Z* Dmaxs=20;%要求的贝塞尔函数的非零根个数
0 V, O4 f0 j' I( z( }- Xincr=4.0;
+ q$ H  B  h& _/ b) z1 X! R4 du(1,1)=fzero(@(x)besselj(1,x),3.9);%一阶贝塞尔函数的第一个解(在3.9附近)2 D9 h8 G4 p% @: w8 w/ J
for s=2:maxs5 y& |( y5 ]! i" V; |* G5 E- k0 P8 E
    u(1,s)=fzero(@(x)besselj(1,x),u(1,s-1)+incr);%在第一个解加4附近求零阶贝塞尔函数的第二个及以上的解4 j7 S* U! x& ?7 g4 p
end. f' |) R9 u, T; |7 Q) a
NIND=40;      %个体数目408 W7 C! B: h" f* h+ r9 n4 t1 q4 S/ G
MAXGEN=100;   %最大遗传代数100
8 a; f/ B* {' M% ?NVAR=10;       %变量个数为10,前五个为半径,后五个位直波导长度1 B0 X/ Y$ M+ j2 x4 }7 W* ]& A- M
PRECI=20;      %变量的二进制位数* Q7 r; }9 P# f7 k( N
GGAP=0.9;      %代沟$ H9 J" P* H& O
trace1=[];
/ s( \- O( x8 T! ]; S7 ltrace2=[];   %性能跟踪器,1、2分别为第一目标函数、第二目标函数的跟踪( T$ @! z' ~- t+ b* }
%建立区域描述器  m2 z# v% R9 @
FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);[20,20,20,20,20,10,10,10,10,10;50,50,50,50,50,100,100,100,100,100];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];& j, V0 A0 o$ B
Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI);        %初始化种群0 C; I  X! A8 m  L7 h
v=bs2rv(Chrom,FieldD)/1000;               %初始种群十进制转换(单位由mm转换为m)0 I- i: g1 m; n& R5 R9 a8 i& E* V
gen=1;                               %代计数器1 x, ~& L  {9 ^  D3 |) {# X! ^2 f7 t
%遗传开始
. O/ X' O( _0 z! M+ |while gen<MAXGEN0 M! `: t5 c9 v7 U3 U
    [NIND,N]=size(Chrom);
" D" m, H, h) b  |$ ?" O    M=fix(NIND/2);- E: B4 a0 j' r
    ObjV1=Highpass(v(1:M,);         %分组后高通目标函数值(单位m)/ b* p& Q  e  A) e1 y5 e/ H
    FitnV1=ranking(-ObjV1);           %分配高通适应度值(求最大值)
) {9 s, n# a3 P% Z! F    SelCh1=select('sus', Chrom(1:M,,FitnV1,GGAP);      %调用随机遍历抽样函数sus对第一组种群基于适应度值进行选择1 B- G9 [* D0 h7 o2 ]5 b  p
    ObjV2=Lowpass(v(M+1:NIND,);     %分组后低通目标函数值(单位m)
; ~" _$ s, H$ ?: J" F    FitnV2=ranking(ObjV2);            %分配低通适应度值(求最小值)
  I  P% x& r5 b    SelCh2=select('sus', Chrom((M+1):NIND,,FitnV2,GGAP);      %调用随机遍历抽样函数sus对第二组种群基于适应度值进行选择
2 F/ }* ^& N2 O) w* s/ S7 E    SelCh=[SelCh1;SelCh2];            %将两组选择后种群进行合并% ^- i3 o8 p0 T6 q* [
    SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7);%以0.7的交叉概率进行单点交叉重组+ x- ]" I, g( G6 @
    Chrom=mut(SelCh);                 %变异
0 P! W& ^* p4 _# \    %Chrom=reins(Chrom,SelCh);         %随机均匀选择重插入
2 T! H% C3 x6 a    v=bs2rv(Chrom,FieldD)/1000;            %将进化后种群十进制转换(单位由mm转换为m)  W' M- u! @& ~( Z/ ~4 a# `
    trace1(gen,1)=max(Highpass(v));
4 V1 _0 i5 B% q: k    trace1(gen,2)=sum(Highpass(v))/length(Highpass(v));
4 T/ g3 }' f- h+ ]; \+ V    trace2(gen,1)=min(Lowpass(v));
) R7 B2 Y1 \; }7 b    trace2(gen,2)=sum(Lowpass(v))/length(Lowpass(v));
3 i$ r( H4 \: z    gen=gen+1;: v. Q+ a  j& A) W+ r) S. t* m
end
8 }" m* Z) m9 X8 Q" ^2 Efigure(1);clf;
  a: `: ~+ J+ d1 l8 e7 j- Tplot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.');4 R  u8 Z3 s  m% y# x# M+ p
plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid;. k! [' }* q3 W
legend('解的变化','种群均值的变化')
$ b; f9 M3 x9 k: {  j! i: x. _  [xlabel('迭代次数');ylabel('高通目标函数值');
+ p1 n9 p& D, \7 U: Rfigure(2);clf;
/ l; ^3 e' `$ `8 j: Vplot(trace2(:,1));hold on;
8 a1 z0 P) K# s: e& _# Z5 n) W; Yplot(trace2(:,2),'-.');0 ~  A  _; s( m& Z4 F# W
plot(trace2(:,1),'.');
) C  `  C" i5 @: y# Eplot(trace2(:,2),'.');grid;/ X4 }. y* Z! u& D' ~1 R
legend('解的变化','种群均值的变化'): {9 }% }+ T/ N9 U
xlabel('迭代次数');ylabel('低通目标函数值');5 X- `9 s2 \$ m% Q0 {
figure(3);clf;
4 y! Y7 X7 r' ?2 m, Qplot(Highpass(v));hold on;% Y" f/ R+ A: M% f1 i
plot(Lowpass(v),'r-.');grid;
6 {0 w) K/ @2 v; n- f2 i
" M8 `, r9 ^$ o) _; Y7 j7 O

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