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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 计算模拟 » 关于全局最优法和遗传算法
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free0121

木虫 (著名写手)

[求助] 关于全局最优法和遗传算法 已有2人参与

大家好，最近尝试了一下遗传算法，初始种群是系统随机抽取的，以致于每次算出来的结果都不太一样。本来想说通过遗传算法得到接近全局最优的解，结果这些解好像都是局部最优。于是尝试了一个全局最优的算法，先做了个小实验，但不成功。希望大侠们帮忙看看问题出在哪里了，不胜感激！
对于遗传算法很熟悉的朋友，也向大家请教一下在使用遗传算法时当注意什么问题，怎么使得到的解能比较接近全局最优。谢谢！

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

运行后得到

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.

这是为什么呢?
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1楼 2014-01-20 18:50:23
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free0121

木虫 (著名写手)
哦，自己發現問題所在了~~
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2楼2014-01-20 21:46:47
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张天天__

铁虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
free0121: 金币+10, ★★★很有帮助, 谢谢！ 2014-02-04 03:43:20
我也是研究不久，遗传算法使用时应当在基本遗传算法的基础上附加一些避免算法早熟、不收敛的策略，进化过程中既要保持种群多样度，避免收敛于局部最优，又得保证每次迭代得到的优个体得到保存从而使得算法收敛。。。。总儿言之就是既要收敛又不能过早收敛，既要成熟由不要早熟。。。
赞一下(3人) 回复此楼
3楼2014-01-20 21:50:37
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张天天__

铁虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by free0121 at 2014-01-20 21:46:47
哦，自己發現問題所在了~~

你怎样保证得到全局最优
赞一下 回复此楼
4楼2014-01-20 21:54:56
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戴钢盔的猪头

木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
任何所谓全局最优算法几乎都不可能找到最优解，可以以全局优化的结论作为初始猜测再执行若干次经典优化算法，保证尽最大可能获取最优解。

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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5楼2014-01-21 08:49:39
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free0121

木虫 (著名写手)
是的，所谓全局最优也无法找到最优解，但是它可以搜索到很多局部最优解，然后从这些局部最优解中找出最优的解。这个方法不适合计算量大的问题。3楼说的遗传算法要注意的问题确实是那样，弄不好得到的解会很糟糕。
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6楼2014-02-04 03:42:36
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冷烨000

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
6楼: Originally posted by free0121 at 2014-02-04 03:42:36
是的，所谓全局最优也无法找到最优解，但是它可以搜索到很多局部最优解，然后从这些局部最优解中找出最优的解。这个方法不适合计算量大的问题。3楼说的遗传算法要注意的问题确实是那样，弄不好得到的解会很糟糕。

你好，我想问下全局最优用算法怎么实现啊？
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回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴
7楼2014-04-25 18:57:51
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冷烨000

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by free0121 at 2014-01-20 21:46:47
哦，自己發現問題所在了~~

你好，我想问下，你这个是全局最优的程序吗？你能给我解释下这个程序的意思吗。我现在也在用遗传算法，进行系统结构和参数识别，但是我根据已知的样本数据得到的结果很不理想，而且参数的取值范围是未知的，这种情况下，怎么尝试设置参数的范围？
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回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴
8楼2014-04-25 19:01:03
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