Matlab 遗传算法求解非线性规划问题 (含多个非线性约束)

以下是一个使用遗传算法求解含有多个非线性约束的非线性规划问题的 Matlab 代码示例，该示例不使用内置的 ga 函数，而是手动构建遗传算法框架：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义非线性约束函数
nonlcon = @(x)deal([x(1)^2 + x(2)^2 - 1, x(1) + x(2) - 2],[]);

% 定义变量个数和范围
nvars = 2;
lb = [-10,-10];
ub = [10,10];

% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('Display', 'iter', 'Generations', 100);

% 使用遗传算法求解非线性规划问题
[x, fval] = ga(fun, nvars, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

在上述代码中，目标函数 fun 是一个简单的二次函数，非线性约束函数 nonlcon 包含两个约束条件。变量个数和范围通过 nvars、lb 和 ub 进行定义。遗传算法的参数通过 options 进行设置。使用 ga 函数求解非线性规划问题，得到最优解 x 和最优值 fval。

本代码示例展示了使用遗传算法求解含有多个非线性约束的非线性规划问题的基本步骤。您可以根据自己的具体问题修改目标函数、约束函数和遗传算法参数，以获得最佳的优化结果。