matlab 自帶優化工具箱（optimization tool）之遺傳演算法簡述
在命令視窗內一鍵啟動工具箱
對視窗頁面進行解釋
solver(求解器)：選擇選擇需要的演算法problem：需要解決的問題
fitness function：需要優化的目標函式，填寫格式：@f （f為編寫目標函式的檔名）
number of variables：目標函式輸入變數的數目
constraints（約束）
linear inequalities（線性不等式約束）：表示為：a*x<=b, 填寫矩陣a和向量b
linear equalities（線性不等式約束）：表示為：aeq*x=beq, 填寫矩陣aeq和向量beq
bounds:變數的取值範圍，lower取下界 upper 取上界，均以向量表示
nonlinear constraint function（非線性約束函式）填寫格式：@nonlcon（nonlcon為非線性約束函式的檔案）
run olver and view result執行求解器並觀察結果：
star 開始執行遺傳演算法。current iteration ：顯示當前執行的次數final point：顯示最優解對應變數的取值
1.population種群引數設定
（1）population type 編碼方式：浮點編碼和二進位制編碼，預設double vector
（2）population size 種群大小：預設50
（3）creation function 建立函式：建立初始種群
（4）intial population初始化種群，如果不指定初始種群，則系統將運用建立函式建立初始種群
（5）initial scores 初始得分，若此處未定義初始得分，則系統運用適應度函式計算初始得分
（6）initial range 初始範圍，用於指定初始種群中各變數的上下限，初始範圍用矩陣表示，行數表示變數個數，每行2個元素且表示變數上下界。
2.fitness scaling：變換適應度函式值的函式控制代碼。
3.slection選擇方法
4.reproduction：複製
（1）elite count保留上一代個體的個數
（2）crossover fraction：交叉的概率
5.mutation：變異方法
6.crossover：交叉方法
7.migration：指定遷移方向，概率和頻率
8.constraint parameter約束引數（針對非線性約束函式）
9.hybrid function（暫時不知道怎麼用）
10．stop criteria：指定約束條件，
（1）generation和timelimit指定迭代代數和時間的最大極限
（2）fitness limit指定小於某一閾值就可以收斂，
（3）stall generation和stalltimelimit：經過多少代或多久最優值沒有出現變化時就收斂。
11.plot function：與圖形輸出有關，
（1）plot interval 指定多少代輸出一次預設為1
（2）best fitness和best invividual 表示將最優解和相應個體輸出到影象上。
12.display to command window：輸出到命令視窗。
文章創作不易，求賞
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