gaot工具箱路径置顶

① 目标变量为混合变量（浮点+离散）编码遗传算法

最近研究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工具

箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。借此与大家分享一下。

首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。

基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然

选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂

的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定

搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染

色体都对应问题的一个解。从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选

择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期

望的终止条件。

运算流程：

Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概

率以及遗传运算的终止进化代数。

Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设

置变量的取值范围。

Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。

Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。

Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。

Step 6：按变异概率执行离散变异操作。

Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。

Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果

。

其次，运用遗传算法工具箱。

运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库

。目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算

法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上，GADS就是大家所看到的

Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要

就是因为用的工具箱不同。因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法

工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写

遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。

以GATBX为例，运用GATBX时，要将GATBX解压到Matlab下的toolbox文件夹里，同时，set path

将GATBX文件夹加入到路径当中。

最后，编写Matlab运行遗传算法的代码。

这块内容主要包括两方面工作：1、将模型用程序写出来（.M文件），即目标函数，若目标函

数非负，即可直接将目标函数作为适应度函数。2、设置遗传算法的运行参数。包括：种群规

模、变量个数、区域描述器、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数等等。

为方便大家理解，以下为例：

求解模型：TC=x1+2*x2+3*x3+4*x4，-1<=x<=0

根据上面的求解模型，可以写出模型的.M文件如下，即适应度函数

function TC=TotalCost(x)
TC=0;
for i=1:4
TC=TC+i*x(i);
end

然后，可以利用遗传算法工具箱来写出遗传算法运行的主要程序，如下：

%定义遗传算法参数
NIND=20; %个体数目
MAXGEN=200; %最大遗传代数
NVAR=4; %变量维数
PRECI=20; %变量的二进制位数
GGAP=0.9; %代沟
trace=zeros(MAXGEN,2); %算法性能跟踪
%建立区域描述器
FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);rep([-1;0],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];
Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %创建初始种群
gen=0; %代计数器
ObjV=TotalCost(bs2rv(Chrom,FieldD)); %计算初始种群个体的目

标函数值
while gen<MAXGEN,
FitnV=ranking(ObjV); %分配适应度值
SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重组
SelCh=mut(SelCh,0.07); %变异
ObjVSel=TotalCost(bs2rv(SelCh,FieldD)); %计算子代目标函数值
[Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入
gen=gen+1;
%输出最优解及其对应的10个变量的十进制值
[Y,I]=min(ObjVSel);
Y,X=bs2rv(Chrom(I,:),FieldD);
trace(gen,1)=min(ObjV);
trace(gen,2)=sum(ObjV)/length(ObjV);
end
plot(trace(:,1));hold on;
plot(trace(:,2),'-.');grid;
legend('种群均值的变换','最优解的变化');

显然，根据模型的特征，最优解应该是-10，自变量分别取-1，-1，-1，-1。大家可以安装

GATBX，在Matlab中建立目标函数的.M文件以及遗传算法主程序的文件来进行试验。

希望以上内容对学习和运用遗传算法的同仁有所帮助，因为本人也是初学，因此有不详之处请

见谅。

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matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解（转引）
gaotv5

核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生

成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传

算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三

个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover

simpleXover']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation

unifMutation']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,

变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下

initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1

1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代

运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)

注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。

遗传算法实例2

【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos

(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)

+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')

注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055

大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。

matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])

evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结

束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops

是传递给变异函数的参数。

② Matlab 遗传工具箱安装后，出现警告，怎么办

安装步骤

1. 将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下，具体路径为：

2. C:program filesMATLABR2009a oolbox。（也可以放在其他路径，不一定放在toolbox里面，比如C:program filesMATLABR2009a也行）。

2.将GAOT工具箱路径加入Matlab文件路径之中。流程为：File-->Set Path-->Add with Subfolders。即，将C:program filesMATLABR2009a oolboxgaot文件夹加入该路径系统中。

3. 重新启动Matlab，运行。

4. 但是在重新启动后，你会发现在命令窗口，会出现如下警告。即安装遗传工具箱后出现问题：Warning: Name is nonexistent or not a directory: afseosinfoieie589k_infoGAOT

解决方案：打开gaot文件夹下的startup.m，这里面写着“path(path,'afseosinfoieie589k_infoGAOT');”只要将“afseosinfoieie589k_infoGAOT”改为goat当前所在的目录，即“C:program filesMATLABR2009a oolboxgaot”就可以了

5.测试是否安装成功，方法如下：在命令窗口输入：edit ga出现如下函数：function [x,fval,exitFlag,output,population,scores] = ga(fun,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)此时你会发现这是MATLAB自带的ga函数，并不是你想要的工具箱中的ga函数，这样会在以后应用工具箱编写程序是发生错误。

6. 解决上述问题的方法：为了统一，不管你是高版本还是低版本，都可以通过将GAOT工具箱中的ga重命名为gaot_ga(名字可以随你定，但是不能改为大写GA，原因是MATLAB会默认大小写函数是同一个函数，不信你可以用edit ga和edit GA验证)，来实现解决上述问题。

这样整个的GAOT工具箱安装完备。

③ MATLAB中ga函数（神经算法）调用提示输入变量太多，求大神指点下ga函数的用法

matlab自带工具箱和gaot中ga函数名字冲突，想用哪一个将其路径置顶提前即可。

④ matlab6.5+gaot工具箱和matlab7.0自带工具箱的效果一样吗

matlab7.0自带的工具箱版本未必都是7.0，我的这台电脑装的也是.5，看看它的版本吧。
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MATLAB Version 6.5.0.180913a (R13)
MATLAB License Number: 0
Operating System: Microsoft Windows 98 Version 4.10 (Build 2222: A )
Java VM Version: Java 1.3.1_01 with Sun Microsystems Inc. Java HotSpot(TM) Client VM
-------------------------------------------------------------------------------------
MATLAB Version 6.5 (R13)
Simulink Version 5.0 (R13)
Aerospace Blockset Version 1.0.1 (R13)
CDMA Reference Blockset Version 1.1 (R13)
Communications Blockset Version 2.5 (R13)
Communications Toolbox Version 2.1 (R13)
Control System Toolbox Version 5.2 (R13)
Curve Fitting Toolbox Version 1.1 (R13)
DSP Blockset Version 5.0 (R13)
Data Acquisition Toolbox Version 2.2 (R13)
Database Toolbox Version 2.2.1 (R13)
Datafeed Toolbox Version 1.3.1 (R13)
Dials & Gauges Blockset Version 1.1.2 (R13)
Embedded Target for Motorola MPC555 Version 1.0.1 (R13)
Embedded Target for Texas Instrumen... Version 1.0 (R13)
Excel Link Version 2.0 (R13)
Filter Design Toolbox Version 2.2 (R13)
Financial Derivatives Toolbox Version 2.0 (R13)
Financial Time Series Toolbox Version 2.0 (R13)
Financial Toolbox Version 2.2.1 (R13)
Fixed-Point Blockset Version 4.0 (R13)
Fuzzy Logic Toolbox Version 2.1.2 (R13)
GARCH Toolbox Version 1.0.2 (R13)
Image Processing Toolbox Version 3.2 (R13)
Instrument Control Toolbox Version 1.2 (R13)
LMI Control Toolbox Version 1.0.8 (R13)
MATLAB COM Builder Version 1.0 (R13)
MATLAB Compiler Version 3.0 (R13)
MATLAB Excel Builder Version 1.1 (R13)
MATLAB Link for Code Composer Studi... Version 1.0 (R13)
MATLAB Report Generator Version 1.3 (R13)
MATLAB Runtime Server Development Kit Version 6.1.1 (R13)
Mapping Toolbox Version 1.3 (R13)
Model Predictive Control Toolbox Version 1.0.7 (R13)
Model-Based Calibration Toolbox Version 1.1 (R13)
Mu-Analysis and Synthesis Toolbox Version 3.0.7 (R13)
Neural Network Toolbox Version 4.0.2 (R13)
Nonlinear Control Design Blockset Version 1.1.6 (R13)
Optimization Toolbox Version 2.2 (R13)
Partial Differential Equation Toolbox Version 1.0.4 (R13)
Real-Time Windows Target Version 2.2 (R13)
Real-Time Workshop Version 5.0 (R13)
Real-Time Workshop Embedded Coder Version 3.0 (R13)
Requirements Management Interface Version 1.0.4 (R13)
Robust Control Toolbox Version 2.0.9 (R13)
SB2SL (converts SystemBuild to Simu... Version 2.5 (R13)
Signal Processing Toolbox Version 6.0 (R13)
SimMechanics Version 1.1 (R13)
SimPowerSystems Version 2.3 (R13)
Simulink Performance Tools Version 1.2 (R13)
Simulink Report Generator Version 1.3 (R13)
Spline Toolbox Version 3.1.1 (R13)
Stateflow Version 5.0 (R13)
Stateflow Coder Version 5.0 (R13)
Statistics Toolbox Version 4.0 (R13)
Symbolic Math Toolbox Version 2.1.3 (R13)
System Identification Toolbox Version 5.0.2 (R13)
Virtual Reality Toolbox Version 3.0 (R13)
Wavelet Toolbox Version 2.2 (R13)
xPC Target Version 2.0 (R13)
xPC Target Embedded Option Version 2.0 (R13)

所以，不要迷信新版本，够用就行。
以下是2006b版本的。
>> ver
-------------------------------------------------------------------------------------
MATLAB Version 7.3.0.267 (R2006b)
MATLAB License Number: 32684
Operating System: Microsoft Windows XP Version 5.1 (Build 2600: Service Pack 2)
Java VM Version: Java 1.5.0 with Sun Microsystems Inc. Java HotSpot(TM) Client VM mixed mode
-------------------------------------------------------------------------------------
MATLAB Version 7.3 (R2006b)
Simulink Version 6.5 (R2006b)
Aerospace Blockset Version 2.2 (R2006b)
Aerospace Toolbox Version 1.0 (R2006b)
Bioinformatics Toolbox Version 2.4 (R2006b)
Communications Blockset Version 3.4 (R2006b)
Communications Toolbox Version 3.4 (R2006b)
Control System Toolbox Version 7.1 (R2006b)
Curve Fitting Toolbox Version 1.1.6 (R2006b)
Data Acquisition Toolbox Version 2.9 (R2006b)
Database Toolbox Version 3.2 (R2006b)
Datafeed Toolbox Version 1.9 (R2006b)
Distributed Computing Toolbox Version 3.0 (R2006b)
Embedded Target for Infineon C166 Microcontrollers Version 1.3 (R2006b)
Embedded Target for Motorola HC12 Version 1.1.5 (R2006b)
Embedded Target for Motorola MPC555 Version 2.0.5 (R2006b)
Embedded Target for TI C2000 DSP(tm) Version 2.1 (R2006b)
Embedded Target for TI C6000 DSP(tm) Version 3.1 (R2006b)
Excel Link Version 2.4 (R2006b)
Extended Symbolic Math Toolbox Version 3.1.5 (R2006b)
Filter Design HDL Coder Version 1.5 (R2006b)
Filter Design Toolbox Version 4.0 (R2006b)
Financial Derivatives Toolbox Version 4.1 (R2006b)
Financial Toolbox Version 3.1 (R2006b)
Fixed-Income Toolbox Version 1.2 (R2006b)
Fixed-Point Toolbox Version 1.5 (R2006b)
Fuzzy Logic Toolbox Version 2.2.4 (R2006b)
GARCH Toolbox Version 2.3 (R2006b)
Gauges Blockset Version 2.0.4 (R2006b)
Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox Version 2.0.2 (R2006b)
Image Acquisition Toolbox Version 2.0 (R2006b)
Image Processing Toolbox Version 5.3 (R2006b)
Instrument Control Toolbox Version 2.4.1 (R2006b)
Link for Code Composer Studio Version 2.1 (R2006b)
Link for ModelSim Version 2.1 (R2006b)
Link for TASKING Version 1.0.1 (R2006b)
MATLAB Builder for .NET Version 2.1 (R2006b)
MATLAB Builder for Excel Version 1.2.7 (R2006b)
MATLAB Builder for Java Version 1.0 (R2006b)
MATLAB Compiler Version 4.5 (R2006b)
MATLAB Distributed Computing Engine Version 3.0 (R2006b)
MATLAB Report Generator Version 3.1 (R2006b)
Mapping Toolbox Version 2.4 (R2006b)
Model Predictive Control Toolbox Version 2.2.3 (R2006b)
Model-Based Calibration Toolbox Version 3.1 (R2006b)
Neural Network Toolbox Version 5.0.1 (R2006b)
OPC Toolbox Version 2.0.3 (R2006b)
Optimization Toolbox Version 3.1 (R2006b)
Partial Differential Equation Toolbox Version 1.0.9 (R2006b)
RF Blockset Version 1.3.1 (R2006b)
RF Toolbox Version 2.0 (R2006b)
Real-Time Windows Target Version 2.6.2 (R2006b)
Real-Time Workshop Version 6.5 (R2006b)
Real-Time Workshop Embedded Coder Version 4.5 (R2006b)
Robust Control Toolbox Version 3.1.1 (R2006b)
Signal Processing Blockset Version 6.4 (R2006b)
Signal Processing Toolbox Version 6.6 (R2006b)
SimBiology Version 2.0.1 (R2006b)
SimDriveline Version 1.2.1 (R2006b)
SimEvents Version 1.2 (R2006b)
SimHydraulics Version 1.1 (R2006b)
SimMechanics Version 2.5 (R2006b)
SimPowerSystems Version 4.3 (R2006b)
Simulink Accelerator Version 6.5 (R2006b)
Simulink Control Design Version 2.0.1 (R2006b)
Simulink Fixed Point Version 5.3 (R2006b)
Simulink HDL Coder Version 1.0 (R2006b)
Simulink Parameter Estimation Version 1.1.4 (R2006b)
Simulink Report Generator Version 3.1 (R2006b)
Simulink Response Optimization Version 3.1 (R2006b)
Simulink Verification and Validation Version 2.0 (R2006b)
Spline Toolbox Version 3.3.1 (R2006b)
Stateflow Version 6.5 (R2006b)
Stateflow Coder Version 6.5 (R2006b)
Statistics Toolbox Version 5.3 (R2006b)
Symbolic Math Toolbox Version 3.1.5 (R2006b)
System Identification Toolbox Version 6.2 (R2006b)
SystemTest Version 1.0.1 (R2006b)
Video and Image Processing Blockset Version 2.2 (R2006b)
Virtual Reality Toolbox Version 4.4 (R2006b)
Wavelet Toolbox Version 3.1 (R2006b)
xPC Target Version 3.1 (R2006b)
xPC Target Embedded Option Version 3.1 (R2006b)

Trademarks
------------------
MATLAB, Simulink, Stateflow, Handle Graphics, Real-Time Workshop, and xPC
TargetBox are registered trademarks of The MathWorks, Inc. Other proct or
brand names are trademarks or registered trademarks of their respective holders.

可以看出，有些是升级的，有些还是以前版本的。

⑤ 遗传算法工具箱装在什么位置

装在什么位置我没找
我只说下怎么在MATLAB界面中调出GA工具箱来
看见MATLAB界面左下角的那个'START'按钮了吧,点击它版,
依次选->Toolboxes->Genetic Algorithm and Direct Search->Genetic Algorithm Tool.
好多其它的工权具箱在这里也能找到的

⑥ 请教怎么在matlab上安装遗传算法工具箱啊，为什么我安不上啊

安装步骤

1.将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下，具体路径为：
C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox。（也可以放在其他路径，不一定放在toolbox里面，比如C:\program files\MATLAB\R2009a也行）。

2.将GAOT工具箱路径加入Matlab文件路径之中。流程为：File-->Set Path-->Add with Subfolders。即，将C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夹加入该路径系统中。

3. 重新启动Matlab，运行。

4. 但是在重新启动后，你会发现在命令窗口，会出现如下警告。即安装遗传工具箱后出现问题：Warning: Name is nonexistent or not a directory: \afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT
解决方案：打开gaot文件夹下的startup.m，这里面写着“path(path,'\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT');”只要将“\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT”改为goat当前所在的目录，即“C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot”就可以了

5.测试是否安装成功，方法如下：在命令窗口输入：edit ga出现如下函数：function [x,fval,exitFlag,output,population,scores] = ga(fun,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)此时你会发现这是MATLAB自带的ga函数，并不是你想要的工具箱中的ga函数，这样会在以后应用工具箱编写程序是发生错误。

6. 解决上述问题的方法：为了统一，不管你是高版本还是低版本，都可以通过将GAOT工具箱中的ga重命名为gaot_ga(名字可以随你定，但是不能改为大写GA，原因是MATLAB会默认大小写函数是同一个函数，不信你可以用edit ga和edit GA验证)，来实现解决上述问题。
这样整个的GAOT工具箱安装完备。

⑦ matlab2012b有没有遗传算法工具箱

自带有一个，但是一般都不用它，因为不好用。
建议去网上下载gaot(北卡罗来纳大学开发)或 GATBX(谢菲尔德大学开发)的安装。