遗传算法优化二次离散系统

##遗传算法实现二次离散系统优化

1.编写适应度函数如下：

function y = fitness(u)
[rows,cols] = size(u);
x = 100*ones(rows,cols+1);
sum = 0;
for k=1:1:cols
    x(k+1) = x(k) + u(k);
end
for k=2:1:cols
    sum = sum + x(k)^2 + u(k)^2;
end
y = sum + x(cols+1)^2;

2.使用matlab Optimization Tool工具箱选择ga(遗传算法求解器)

3.导入自己的之前编写的fitness函数，同时输入待优化的变量数目和上下界，如图所示

4.点击开始训练，同时可以在options中设置自己的一些参数，和观察优化过程中适应度值的变化曲线。


5.训练完成后，可以把训练的优化的结果导入matlab工作空间中，此时可以观察到最后的结果集，如图所示
选择导出到workspace空间：

选择导出的结果集，这里全部导出：

可以看到此时matlab workspace空间中存在的变量，可以点进去看看，里面存放了很多训练最后的结果和GA的参数设置：

此时，可以调用变量进行绘制：