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木蟲 (著名寫手)

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[求助] 關(guān)于全局最優(yōu)法和遺傳算法已有2人參與

大家好，最近嘗試了一下遺傳算法，初始種群是系統(tǒng)隨機抽取的，以致于每次算出來的結(jié)果都不太一樣。本來想說通過遺傳算法得到接近全局最優(yōu)的解，結(jié)果這些解好像都是局部最優(yōu)。于是嘗試了一個全局最優(yōu)的算法，先做了個小實驗，但不成功。希望大俠們幫忙看看問題出在哪里了，不勝感激！
對于遺傳算法很熟悉的朋友，也向大家請教一下在使用遺傳算法時當注意什么問題，怎么使得到的解能比較接近全局最優(yōu)。謝謝！

function main
clear all
close all
clc

A=[];b=[];
Aeq=[];beq=[];
lb=[0.2;0.1];
ub=[4.0;1.6];
x0=[2.5;1.0];

opts1 = optimset('Algorithm','interior-point');
opts2 = optimset('Algorithm','sqp');
opts3 = optimset('Algorithm','trust-region-reflective');
opts4 = optimset('Algorithm','active-set');

problem1 = createOptimProblem('fmincon','objective',...
      @objfun,'x0',x0, 'Aineq', A, 'bineq', b, 'nonlcon', @mycon, 'options',opts1);
problem2 = createOptimProblem('fmincon','objective',...
      @objfun,'x0',x0, 'Aineq', A, 'bineq', b, 'nonlcon', @mycon, 'options',opts2);
problem3 = createOptimProblem('fmincon','objective',...
      @objfun,'x0',x0, 'Aineq', A, 'bineq', b, 'nonlcon', @mycon, 'options',opts3);
problem4 = createOptimProblem('fmincon','objective',...
      @objfun,'x0',x0, 'Aineq', A, 'bineq', b, 'nonlcon', @mycon, 'options',opts4);
gs = GlobalSearch;
[x1,fval1] = run(gs,problem1);
[x2,fval2] = run(gs,problem2);
[x3,fval3] = run(gs,problem3);
[x4,fval4] = run(gs,problem4);
end

% objective function
function f0=objfun(x)
f0=x(1)*sqrt(1.0+x(2)^2);
end

% constraint function
function [f,ceq]=mycon(x)
f=(0.124*(8.0/x(1)+1.0/(x(1)*x(2)))*sqrt(1.0+x(2)^2))-1.0;
ceq=[];
end

運行后得到

GlobalSearch stopped because it analyzed all the trial points.
1 out of 39 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.
No solution found.

GlobalSearch did not find any solutions after 399 local solver runs.
Warning: The default trust-region-reflective algorithm does not solve problems
with the constraints you have specified. FMINCON will use the active-set
algorithm instead. For information on applicable algorithms, see Choosing the
Algorithm in the documentation.
> In fmincon at 486
  In C:\Program Files\MATLAB\R2011b\toolbox\globaloptim\globaloptim\private\globalsearchnlp.p>globalsearchnlp at 152
  In GlobalSearch>GlobalSearch.run at 330

GlobalSearch stopped with one or more of the local solver runs stopping prematurely.

15 out of 39 local solver runs exceeded the iteration limit (problem.options.MaxIter) or
the function evaluation limit (problem.options.MaxFunEvals).
None of the 39 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.

GlobalSearch stopped with one or more of the local solver runs stopping prematurely.

13 out of 36 local solver runs exceeded the iteration limit (problem.options.MaxIter) or
the function evaluation limit (problem.options.MaxFunEvals).
None of the 36 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.

這是為什么呢?

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1樓 2014-01-20 18:50:23

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冷燁000

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6樓: Originally posted by free0121 at 2014-02-04 03:42:36
是的，所謂全局最優(yōu)也無法找到最優(yōu)解，但是它可以搜索到很多局部最優(yōu)解，然后從這些局部最優(yōu)解中找出最優(yōu)的解。這個方法不適合計算量大的問題。3樓說的遺傳算法要注意的問題確實是那樣，弄不好得到的解會很糟糕。

你好，我想問下全局最優(yōu)用算法怎么實現(xiàn)啊？

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回首向來蕭瑟處，歸去，也無風雨也無晴

7樓2014-04-25 18:57:51

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查看全部 8 個回答

free0121

木蟲 (著名寫手)

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哦，自己發(fā)現(xiàn)問題所在了~~

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2樓2014-01-20 21:46:47

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張?zhí)焯靇_

鐵蟲 (初入文壇)

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【答案】應助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感謝參與，應助指數(shù) +1
free0121: 金幣+10, ★★★很有幫助, 謝謝！ 2014-02-04 03:43:20

我也是研究不久，遺傳算法使用時應當在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上附加一些避免算法早熟、不收斂的策略，進化過程中既要保持種群多樣度，避免收斂于局部最優(yōu)，又得保證每次迭代得到的優(yōu)個體得到保存從而使得算法收斂。。。�？們貉灾褪羌纫諗坑植荒苓^早收斂，既要成熟由不要早熟。。。

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3樓2014-01-20 21:50:37

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鐵蟲 (初入文壇)

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引用回帖:

2樓: Originally posted by free0121 at 2014-01-20 21:46:47
哦，自己發(fā)現(xiàn)問題所在了~~

你怎樣保證得到全局最優(yōu)

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4樓2014-01-20 21:54:56

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