在2023年全國大學生數學建模競賽，學習過matlab遺傳演算法工具箱求最優解，用得也比較熟練，時隔兩年忘得差不多了！現在想用ga工具箱來解決乙個優化問題，不得不重新查資料學習使用！
這是乙個根據已知資料擬合乙個函式，使用最小二乘法作為適應度函式，求最小值
適應度函式如下
function f=zpp(m)
a=[0 49 98 147 196 294 391 489 587 685];
y1=[6.39 9.48 12.46 14.33 17.10 21.94 22.64 21.43 22.07 24.53];
n=size(a,2);%1表示行數,2表是列數
f=0;
for i=1:n
y=m(1)*(a(i)+m(2))/(m(3)+a(i)+m(2));
f=f+((y1(i)-y).^2);
end這是呼叫遺傳演算法工具箱進行最優求解，當然這裡只是近似最優，也有可能得不到精確的最優解，所以當得不到最優解時可以多次迭代！
option=gaoptimset('populationsize',100,'generations',5000,'plotfcns',@gaplotbestf);%種群數100,迭代數5000
ga(@zpp,3,option)
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