MATLAB的答案

遗传算法的混合方案。

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Ba Ba害群之马!
Ba Ba害群之马! 2017年1月5日
回答: 沃尔特·罗伯森 2017年1月5日
为什么不能没有下面的代码编译?
函数遗传()
FitnessFcn = @dejong2fcn;
numberOfVariables = 2;
选择= optimoptions (@ga,“PlotFcns”,{@gaplotbestf, @gaplotstopping});
rng (“默认”);
ga (FitnessFcn numberOfVariables,[][],[],[],[],[],[],选项);
结束
。
函数混合()
fminuncOptions = optimoptions (“显示”,“通路”,“算法”,“拟牛顿”);
选择= optimoptions (“HybridFcn”,{@fminunc, fminuncOptions});
@ga选项= optimoptions(选项,“PlotFcns”,{@gaplotbestf, @gaplotstopping});
ga (@dejong2fcn numberOfVariables,[][],[],[],[],[],[],选项);
结束
我写了这段代码就像下面的文档。
裁判: 遗传算法的混合方案
那么,是什么问题?

在回答这个问题。

接受的答案

沃尔特·罗伯森
沃尔特·罗伯森 2017年1月5日
第一个:
未定义的dejong2fcn的函数或变量。
第二个:你没有正确地通过解算器名称。
fminuncOptions = optimoptions (@fminunc,“显示”,“通路”,“算法”,“拟牛顿”);
选择= optimoptions (@ga,“HybridFcn”,{@fminunc, fminuncOptions});
选择= optimoptions(选项,“PlotFcns”,{@gaplotbestf, @gaplotstopping});

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