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为什么我应用matlab自带的遗传算法工具箱求函数最小值,每次运行结果都不一样?
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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.myfun没有给出,这个是ga函数求解的部分设置,通过改变populationsize和generations可以达到获得稳定最优解的目的.变异概率和杂交概率也有一定的影响,在局部收敛的情况下可以增大变异概率等来避免局部最优.
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算法（13）
matlab（3）
function [xo,fo] = Opt_Simu(f,x0,u,l,kmax,q,TolFun)
% 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l &= x &= u
% f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数
% q为退火因子，TolFun为函数容许误差
%%%%算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值
if nargin & 7
TolFun = 1e-8;
if nargin & 6
if nargin & 5
kmax = 100;
%%%%算法第二步，求解一些基本变量
N = length(x0); %自变量维数
fx = feval(f,x); %函数在初始点x0处的函数值
%%%%%算法第三步，进行迭代计算，找出近似全局最小点
for k =0:kmax
Ti = (k/kmax)^q;
mu = 10^(Ti*100); % 计算mu
dx = Mu_Inv(2*rand(size(x))-1,mu).*(u - l);%步长dx
x1 = x + %下一个估计点
x1 = (x1 & l).*l +(l &= x1).*(x1 &= u).*x1 +(u & x1).*u; %将x1限定在区间[l,u]上
fx1 = feval(f,x1);
if df & 0||rand & exp(-Ti*df/(abs(fx) + eps)/TolFun) %如果fx1&fx或者概率大于随机数z
if fx & fo
function x = Mu_Inv(y,mu)
x = (((1+mu).^abs(y)- 1)/mu).*sign(y);
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(1)(4)(10)(3)(8)(10)(6)(12)(1)(3)(8)(2)>> 模拟退火求二元函数最小值，并画曲面图
模拟退火求二元函数最小值，并画曲面图
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模拟退火求二元函数最小值，并画曲面图。利用matlab程序实现模拟退火算法求二元函数最小值，并画曲面图。展示模拟退火算法metropolis选择过程，连续空间随机元素生成方法，内循环，外循环等模拟退火算法要素。matlab画曲面可以演示计算结果是否符合实际。
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Sorry!这位大神很神秘，未开通博客呢，请浏览一下其他的吧SA Matlab的退火算法的实现，计算一个函数的最小值
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