MATLAB实验遗传算法和优化设计

? 取Initial range参数值[1; 2]观察Rastrigin函数最小值的计算结果； 2. 微带电极欧姆损耗的优化

微带电极的欧姆损耗公式可由(1)式表示。令设计变量[W，D，t]=[x1, x2, x3]=X，变量的约束条件如下：

10μm?W?40μm; 10μm?D?20μm; 1μm?t?5μm; (8)

根据(1)式和(8)式，使用遗产算法工具箱优化设计电极的结构参数W(宽度)、D(间距)、t(厚度)使得电极的欧姆损耗最小。(1)式中用到的常数：?0?4??10;?s?1.667?10 【 提示：对约束条件(8)式的处理可以在编写计算适应度函数的M文件中实现。方法是在M文件中引入对每个输入变量值范围的判断语句，如果任一变量范围超出(8)式的限制，则给该个体的适应度施加一个惩罚，使得该个体被遗传到下一代的概率减小甚至为0。一般可用下式对个体适应度进行调整

?7?8?F(x) x满足约束条件F'(x)?? (9)

?F(x)?P(x) x不满足约束条件其中，F(x)是原适应度，F'(x)是调整后的适应度；P(x)是罚函数。为简单计，本问题中我们可以给个体的适应度(i.e.M函数文件的返回值Z)加上一个很大的数即可，如正无穷Inf 】

四、思考题

1. 在遗传算法当中，个体的变异对结果有何影响？如果没有变异，结果又将如何？试以Rastrigin函数最小值的计算为例说明（取变异概率为0，即交叉概率Crossover fraction =1.0）。 2. 遗传算法工具箱针对的是最小化函数值问题，如果要利用该工具箱计算函数的最大值，该如何实现？