解决MATLAB遗传算法和网络优化的问题

也可以有一个公式来计算这个，对吧？ 我看很久了！

使用 ga（） 遗传算法函数时，除了考虑 x1 和 x2 的上下限外，还应该考虑增加 ymax<200 的限制，即。

根据此要求进行修改，即可获得运行。

x 1= ； x 2= ；y=

原理大致是设定一个初始种群，种群中的个体是平滑因子，经过遗传算法的选择、杂交、突变，逐渐找到最优传播，即为最终结果。

遗传算法的基本操作流程如下：

a） 初始化：设置进化代数计数器 t=0，设置最大进化代数 t，随机生成 m 个个体作为初始种群 p（0）。

b） 个体评价：计算个体个体在种群 p（t） 中的适应度。

c） 选择操作：选择操作应用于组。选择的目的是将优化的个体直接传递给下一代，或者通过配对和杂交产生新的个体，然后再传递给下一代。 选择操作基于小组中个人的体能评估。

d） 交叉运算：将交叉运算符应用于组。遗传算法的核心角色是交叉算子。

e） 突变操作：将突变算子应用于种群。也就是说，种群中单个字符串的某些位点的基因值发生了变化。

经过选择、交叉和突变后获得下一代种群p（t+1）。

f）终止条件判断：如果t=t，则以进化过程中得到的最大拟度为最优解输出的个体，终止计算。

如果您有优化目标，请写出目标函数并直接优化它。

遗传算法（Genetic Algorithm）是达尔文的自然选择和遗传机制的生物进化论中模拟生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的方法，最早由美国密歇根大学教授于1975年提出， 并出版了一本有影响力的专著《自然和人工系统的适应》。GA这个名字逐渐为人所知，教授提出的GA通常是一种简单的遗传算法（SGA）。

遗传算法从代表问题可能的潜在解决方案集的种群开始，而种群由一定数量的基因编码个体组成。 每个个体实际上都是一个具有特征的染色体实体。 染色体的内部表现（即基因型）作为遗传物质的主要载体，是决定个体形状的基因组合，例如黑发的特征是由染色体中控制该性状的基因组合决定的。

因此，有必要在一开始就实现从表型到基因型的映射，即编码工作。 第一代种群产生后，根据适者生存、适者生存的原则，一代又一代地产生越来越好的近似解，在每一代中，根据问题域中个体的适应度大小进行选择，并借助自然遗传学算子的遗传算子）产生代表新解集的种群。这一过程将导致变质种群比以前的变质种群更能适应环境，并且最后一个种群中的最优个体可以被解码为问题的近似最优解。

十字架：受试者 A：1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 新个体。

实例 B： 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

什么样的组合优化问题？ 如果是旅行推销员、车辆路径问题、最短路径问题等，网上有很多现成的**。