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刚开始接触遗传算法，求大牛解答一下非线性约束的问题。
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我使用的是matlab内置的gatool，在不加非线性约束的时候的最优求解时没有问题的，但是加了非线性约束后，不知道为什么每次优化，遗传算法只会走到第五代就结束，结果如图中所示，所得到的结果并不是最优的，因为我用fmincon函数得到了更优的解，跟遗传算法这个相比要相差很多。不知道遗传算法这里是不是需要设置什么参数？还是要怎样，才能得到最优解。我的非线性约束稍微有点复杂，中间调用了其他一些函数，但是我觉得约束应该没有问题，毕竟同样用fmincon在这个约束下得出了最优。只不过fmincon通常是求局部最优的，虽然在这里是一个约束内的全局最优，但是我还是想用遗传算法来求这个最优解。希望大神们可以帮我看看，一下是我的非线性约束的程序，问题的背景是关于轨道机动求速度增量的，这个约束就是速度增量的约束： function [c,ceq]=Copy_of_constraints(x) f1 = x(1); f2 = x(2); t = x(3); ceq = []; DeltaV_Limit=2800; % *******************************输入参数******************************** % % 初始轨道参数 a1=6771004; % 单位：m e1=0.02; i1=30; % 单位：度 Om1=30; Omega1=100; Root1=[a1 e1 i1 Om1 Omega1 f1];% 行向量 % 目标轨道参数 a2=15000000; e2=0.01; i2=30; Om2=30; Omega2=20; Root2=[a2 e2 i2 Om2 Omega2 f2]; % ****************************计算位置速度矢量**************************** % % 初始轨道位置速度矢量 R1=R1(f1);Vi=Vi(f1) [R1,Vi]=Orbit_Vector(Root1); % 目标轨道位置速度矢量 R2=R2(f2);Vf=Vf(f2) [R2,Vf]=Orbit_Vector(Root2); % **********************J2摄动下的实际目标位置与速度*********************** % R=R2; for k=1:5 % 迭代五次 v = Lambert_test(R1,R,t,Vi); v1 = v(:,1); Rootp = Vector_Orbit(R1,v1); Rootq = solveJ2(Rootp,t); [r2,v2]=Orbit_Vector(Rootq);% 实际的位置速度 dr = r2-R2; R = R-dr; end; % 转移轨道在J2摄动下的实际速度增量 DeltaV=norm(v1-Vi)+norm(v2-Vf); c=DeltaV-DeltaV_Limit; 所以我想不是约束的问题，那应该就是遗传算法参数选择的问题了吧。在这个ga工具箱中，我查看了帮助中的说明，在非线性约束的条件下，不能选择bit string的编码，于是只能选择了double vector的编码，相应的选择交叉变异等都是使用内置的函数，所以这些参数也就是概率什么的都是没有设置的。那么怎么样去让遗传算法求出最优解呢？其实我最核心的问题还是，为什么每次都是第五代就停止？这个norm of the step is less than......是不是表明有些参数设置的不对？如果没有非线性约束的时候，结果如第二张图所示。  filehelper_1489638505460_90.png  filehelper_1489987834719_66.png |
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