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Você pode especificar os seguintes parâmetros: DistanceMeasureFcn 8212 Define um identificador para a função que calcula a medida de distância de indivíduos, calculada em variável de decisão ou espaço de design (genótipo) ou em espaço de função (fenótipo). Por exemplo, a função de medida de distância padrão é distanciamento no espaço de função, ou. ParetoFraction 8212 Define a fração de indivíduos para manter a primeira frente de Pareto enquanto o solucionador seleciona indivíduos de frentes superiores. Esta opção é um escalar entre 0 e 1. Opções de função híbridas ga Função híbrida Uma função híbrida é outra função de minimização que é executada após o término do algoritmo genético. Você pode especificar uma função híbrida nas funções da função híbrida (HybridFcn). Não use com problemas inteiros. As escolhas são 8212 Nenhuma função híbrida. Fminsearch (fminsearch) 8212 Usa a função fminsearch MATLAB x00AE para executar a minimização sem restrições. Patternsearch (pesquisa padrão) 8212 Usa uma pesquisa padrão para executar minimização restrita ou sem restrições. Fminunc (fminunc) 8212 Usa a função fminunc da ferramenta de otimização para minimizar sem restrições. Fmincon (fmincon) 8212 Usa a função fmincon da função Caixa de ferramentas de otimização para minimizar a restrição. Nota: Certifique-se de que sua função híbrida aceita as restrições do problema. Caso contrário, lança um erro. Você pode definir opções separadas para a função híbrida. Use o optimset para fminsearch. Ou optimoptions para fmincon. Pesquisa padrão. Ou fminunc. Por exemplo: Inclua as opções híbridas na estrutura de opções do Algoritmo Genético da seguinte maneira: hybridopts deve existir antes de definir as opções. Gamultiobj Função Híbrida Uma função híbrida é outra função de minimização que corre após o término do algoritmo genético multiobjetivo. Você pode especificar a função híbrida como padrão nas funções da função híbrida (HybridFcn). Em uso como função híbrida multiobjetivo, o solucionador faz o seguinte: Calcule o máximo e o mínimo de cada função objetivo nas soluções. Para o objetivo j na solução k. Deixe F max (j) max k F k (j) F min (j) min k F k (j). Calcule o peso total em cada solução k, w (k) x2211 j F max (j) x2212 F k (j) 1 F max (j) x2212 F min (j). Calcule o peso para cada função objetiva j em cada solução k, p (j. K) w (k) F max (j) x2212 F k (j) 1 F max (j) x2212 F min (j). Para cada solução k. Realize o problema de alcance da meta com vetor de metas F min e vetor de peso p (j, k). Para mais informações, veja a seção 9.6 da Deb 3. Opções de Critérios de Parada Os critérios de parada determinam o que faz com que o algoritmo termine. Você pode especificar as seguintes opções: Geração (MaxGenerations) 8212 Especifica o número máximo de iterações para o algoritmo genético a ser executado. O padrão é 100numberOfVariables. Limite de tempo (MaxTime) 8212 Especifica o tempo máximo em segundos, o algoritmo genético é executado antes da parada, conforme medido por tic e toc. Este limite é aplicado após cada iteração, para que ga possa exceder o limite quando uma iteração demora um tempo substancial. Limite de aptidão (FitnessLimit) 8212 O algoritmo pára se o melhor valor de aptidão for menor ou igual ao valor do limite de Fitness. Gerações de Stall (MaxStallGenerations) 8212 O algoritmo pára se a variação relativa média no melhor valor da função de aptidão sobre as gerações Stall for menor ou igual à tolerância de Função. (Se a opção Stall Test (StallTest) for geometricWeighted, então o teste é para uma mudança relativa média média ponderada geométrica.) Para um problema com restrições não-lineares, as gerações Stall aplicam-se ao subproblema (ver Algoritmos Solver de restrição não linear). Para gamultiobj. Se a variação relativa média ponderada na propagação das soluções de Pareto sobre as gerações Stall for menor que a tolerância de função. E a propagação é menor do que a média distribuída nas últimas gerações de Stall. Então o algoritmo pára. A propagação é uma medida do movimento da frente de Pareto. Limite de tempo de espera (MaxStallTime) 8212 O algoritmo pára se não houver melhora no melhor valor de aptidão para um intervalo de tempo em segundos especificado pelo limite de tempo de parada. Medido por tic e toc. Tolerância de função (FunctionTolerance) 8212 O algoritmo pára se a variação relativa média no melhor valor da função de aptidão sobre as gerações Stall for menor ou igual à tolerância de função. (Se a opção StallTest for geometricWeighted, então o teste é para uma variação relativa média ponderada geométrica.) Para gamultiobj. Se a variação relativa média ponderada na propagação das soluções de Pareto sobre as gerações Stall for menor que a tolerância de função. E a propagação é menor do que a média distribuída nas últimas gerações de Stall. Então o algoritmo pára. A propagação é uma medida do movimento da frente de Pareto. Tolerância de restrição (Restrição de tolerância) 8212 A tolerância de restrição não é utilizada como critério de parada. Ele é usado para determinar a viabilidade em relação às restrições não-lineares. Além disso, o max (sqrt (eps), ConstraintTolerance) determina a viabilidade em relação às restrições lineares. Opções de função de saída As funções de saída são funções que o algoritmo genético chama em cada geração. Ao contrário de todos os outros solucionadores, uma função de saída ga não pode apenas ler os valores do estado do algoritmo, mas pode modificar esses valores. Para especificar a função de saída usando o aplicativo de otimização, selecione a função Custom. Digite myfun na caixa de texto, onde myfun é o nome da sua função. Escreva myfun com a sintaxe apropriada. Para passar parâmetros extras na função de saída, use funções anônimas. Para várias funções de saída, insira uma matriz de células de alças de função de saída:. Na linha de comando, configure Para várias funções de saída, insira uma matriz de células: Para ver um modelo que você pode usar para escrever suas próprias funções de saída, digite na linha de comando MATLAB. Estrutura da função de saída Sua função de saída deve ter a seguinte sintaxe de chamada: MATLAB passa as opções. Estado. E dados da bandeira para a sua função de saída, e a função de saída retorna o estado. Opções. E dados optchanged. Nota: Para parar as iterações, defina state. StopFlag para um vetor de caracteres não vazio, como y. A função de saída tem os seguintes argumentos de entrada: opções 8212 Opções estrutura estado 8212 Estrutura contendo informações sobre a geração atual. A Estrutura do Estado descreve os campos de estado. Flag 8212 Estado atual do algoritmo: init 8212 Estado de inicialização iter 8212 Interrupção do estado de iteração 8212 Iteração de um subproblema de um problema com restrição não linear Quando o sinalizador é interrompido. Os valores dos campos de otimização aplicam-se às iterações de subproblemas. Quando o sinalizador é interrompido. Ga não aceita alterações nas opções. E ignora optchanged. Feito 8212 Estado final Passando Parâmetros Extra na documentação do Optimization Toolbox explica como fornecer parâmetros adicionais à função. A função de saída retorna os seguintes argumentos para ga: estado 8212 Estrutura contendo informações sobre a geração atual. A Estrutura do Estado descreve os campos de estado. Para parar as iterações, defina state. StopFlag para um vetor de caracteres não vazio, como y. Opções 8212 Estrutura de opções modificada pela função de saída. Este argumento é opcional. Indicador booleano 8212 exibido alterando as opções. Para alterar as opções para iterações subseqüentes, defina o optchanged como true. Alterando a estrutura do estado Cuidado Alterar a estrutura do estado descuidadamente pode levar a resultados inconsistentes ou errôneos. Geralmente, você pode obter as mesmas modificações de estado ou melhor usando funções de mutação ou cruzamento, em vez de alterar a estrutura do estado em uma função de plotagem ou função de saída. As funções de saída ga podem alterar a estrutura do estado (consulte Estrutura do estado). Tenha cuidado ao alterar valores nesta estrutura, pois você pode passar dados inconsistentes de volta para ga. Dica Se sua estrutura de saída muda o campo População, assegure-se de atualizar o campo Pontuação e, possivelmente, o Melhor. NonlinIneq. Ou campos NonlinEq, de modo que eles contenham informações consistentes. Para atualizar o campo Pontuação depois de alterar o campo População, primeiro calcule os valores da função de aptidão da população e, em seguida, calcule a escala de fitness para a população. Veja Opções de dimensionamento físico. Exibir para as Opções da Janela de Comando O nível de exibição (Exibir) especifica a quantidade de informação exibida na linha de comando enquanto o algoritmo genético está sendo executado. As opções disponíveis estão Desligado (desligado) 8212 Nenhuma saída é exibida. Iterative (iter) 8212 A informação é exibida em cada iteração. Diagnosticar (diagnosticar) 8212 A informação é exibida em cada iteração. Além disso, o diagnóstico lista algumas informações de problema e as opções que foram alteradas dos padrões. Final (final) 8212 O motivo da parada é exibido. Tanto Iterative quanto Diagnose exibem as seguintes informações: Geração 8212 Número de geração f-count 8212 Número cumulativo de avaliações da função de fitness Melhor f (x) 8212 Melhor valor da função de aptidão Média f (x) 8212 Valor médio da função de aptidão Gerações de queda 8212 Número de gerações desde A última melhoria da função de aptidão Quando uma função de restrição não-linear foi especificada, Iterative e Diagnose não exibem a média f (x). Mas também irá exibir: Restrição Máxima 8212 Violação de restrição não-linear máxima O valor padrão do Nível de exibição está Desativado no final do aplicativo de Otimização em opções criadas usando otimizações Vectorize e Opções Paralelas (Avaliação da Função do Usuário) Você pode optar por ter suas funções de aptidão e restrição Avaliado em série, paralelo ou de forma vetorializada. Essas opções estão disponíveis na seção de avaliação da função do usuário no painel Opções do aplicativo de otimização ou definindo as opções UseVectorized e UseParallel com otimizações. Quando avaliar as funções de aptidão e restrição (UseVectorized) está em série (falso), ga chama a função de aptidão em um indivíduo de cada vez, ao longo da população. (Na linha de comando, isso pressupõe que UseParallel está no seu valor padrão de false.) Quando avaliar as funções de aptidão e restrição (UseVectorized) é vetorizado (true), ga chama a função de fitness em toda a população ao mesmo tempo, ou seja, em uma única chamada Para a função de fitness. Se houver restrições não-lineares, a função de fitness e as restrições não-lineares devem ser vetadas para que o algoritmo possa computar de forma vetorial. Quando avaliar as funções de aptidão e restrição (UseParallel) está em paralelo (true), ga chama a função de fitness em paralelo, usando o ambiente paralelo que você estabeleceu (consulte Como usar o processamento paralelo). Na linha de comando, configure UseParallel como falso para calcular em série. Nota: você não pode usar simultaneamente cálculos vetoriais e paralelos. Se você definir UseParallel como true e UseVectorized para true. Ga avalia suas funções de aptidão e restrição de forma vetorial, não em paralelo. Como avaliar e corrigir as funções são selecionadas Selecione seu país