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MATLAB代做|FPGA代做|Python代做--遗传优化算法使用MATLAB工具箱实现

时间:2019-2-2 16:23:13 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|Python代做--遗传优化算法使用MATLAB工具箱实现...
 
function my_ga_test1()  
figure
ezsurf(@(x,y)20+x^2+y^2-10*(cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y)),[-5 5],[-5 5])
text(0,0,85,'\downarrowglobelmin(0,0)','EdgeColor','red','FontSize',18,'BackgroundColor',[.7 .9 .7]);
figure
ezcontour(@(x,y)20+x^2+y^2-10*(cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y)),[-1 1],[-1 1])
text(0,0,'\downarrowglobelmin(0,0)','FontSize',18);

disp('please press any key to continue.....')
pause()
FitnessFunction = @simple_fitness;
numberOfVariables = 2;
 opt= gaoptimset('PlotFcns',{@gaplotbestf,@gaplotmaxconstr},'Display','iter',...
    'PopulationSize',50, 'Generations',100,'StallGenLimit', 50,'StallTimeLimit',50,'CrossoverFraction',0.8,'MutationFcn',@mutationadaptfeasible);
[x_ga,fval_ga] = ga(FitnessFunction,numberOfVariables,[],[],[],[],[],[],[],opt)
 x0=rand(1,2);
 [x1 f1]=fminsearch(FitnessFunction,x0)
 [x2 f2]=fminunc(FitnessFunction,x0)
 [x_ps,fval_ps] = patternsearch(FitnessFunction,x0)
 [x_sa,fval_sa]= simulannealbnd(FitnessFunction,x0)
function y = simple_fitness(x)

   y = 20+x(1)^2+x(2)^2-10*(cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)));


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作者:遗传优化 来源:遗传优化
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