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laoyeye2木虫 (小有名气)
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matlab 多目标优化求解最小值 已有1人参与
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 1.jpg  2.jpg 以下为求解过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 目标函数： function f = my_first_multi2(x) f(1)=121.06621+5.47522*x(1)-28.46988*x(2)-13.5757*x(3)-0.54759*x(1)*x(2)-0.38818*x(1)*x(3)+1.32485*x(2)*x(3) ... +0.14034*x(1)^2+1.87034*x(2)^2+0.52653*x(3)^2; 约束函数： function [c,ceq]=ga_con1(x) c=[161.23586-10.31686*x(1)-24.81371*x(2)-9.95421*x(3)+0.91842*x(1)*x(2)-0.098083*x(1)*x(3) ... +0.377*x(2)*x(3)+0.24078*x(1)^2+1.18925*x(2)^2+0.81175*x(3)^2-12; 512.14149-54.38052*x(1)+59.73721*x(2)+70.37891*x(3)+5.09733*x(1)*x(2)-1.81717*x(1)*x(3)-6.75775*x(2)*x(3) ... 1.50459*x(1)^2-7.99343*x(2)^2-1.05542*x(3)^2-530]; ceq=[]; 求解： FitnessFunction=@ my_first_multi2; lb=[8 4 6]; ub=[14 6 8]; [x,fval] = ga(FitnessFunction,3,[],[],[],[],lb,ub,@ga_con1) 最后出现的问题：Optimization terminated: no feasible point found. x = 8 4 6 fval = 23.0374 |
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2楼2015-09-21 09:30:55
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不知道为什么，按理说你写的约束方程中，得出的c应该是个列向量，可是实际运行的时候却是一个2*2的矩阵；矩阵中的元素分别是...前后的式子计算出来的，所以约束函数中的约束就已经不是你原来所想要的约束了。你可以试试看，我很好奇，为什么会发生这样的情况。 比如 x=[8,4,6]; c=[161.23586-10.31686*x(1)-24.81371*x(2)-9.95421*x(3)+0.91842*x(1)*x(2)-0.098083*x(1)*x(3) ... +0.377*x(2)*x(3)+0.24078*x(1)^2+1.18925*x(2)^2+0.81175*x(3)^2-12; 512.14149-54.38052*x(1)+59.73721*x(2)+70.37891*x(3)+5.09733*x(1)*x(2)-1.81717*x(1)*x(3)-6.75775*x(2)*x(3) ... +1.50459*x(1)^2-7.99343*x(2)^2-1.05542*x(3)^2-530]; 运行后得到的结果是 c = -55.5977 60.7089 652.0240 -599.5962 但是我们想要的结果应该是 c = 5.1113 52.4278 这是什么情况？ |
3楼2015-09-21 09:50:18
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啊！！！为什么把+号放到...之前就好了呢？ x=[8,4,6]; c=[161.23586-10.31686*x(1)-24.81371*x(2)-9.95421*x(3)+0.91842*x(1)*x(2)-0.098083*x(1)*x(3) +... 0.377*x(2)*x(3)+0.24078*x(1)^2+1.18925*x(2)^2+0.81175*x(3)^2-12; 512.14149-54.38052*x(1)+59.73721*x(2)+70.37891*x(3)+5.09733*x(1)*x(2)-1.81717*x(1)*x(3)-6.75775*x(2)*x(3)+ ... 1.50459*x(1)^2-7.99343*x(2)^2-1.05542*x(3)^2-530]; c = 5.1113 52.4278 |
4楼2015-09-21 09:58:48