Nous pouvons également visualiser la progression de l`algorithme en affichant les informations dans la fenêtre de commande à l`aide de l`option Display (affichage). Cet exemple montre comment minimiser une fonction objective soumise à des contraintes et des limites d`inégalité non linéaires à l`aide de l`algorithme génétique. Vers Global Optimization 2, North-Holland, Amsterdam, 1978. Les solveurs tels que FMINCON évaluent les fonctions de contrainte objective et non linéaire séparément. Cela doit être réalisé tout en rencontrant des contraintes: que le composant transporte les charges de conception sans défaillance; qu`elle survit dans l`environnement chimique et thermique dans lequel elle doit opérer; et que certaines limites de ses dimensions doivent être respectées. Pour éviter de perdre du temps, votre calcul utilise une fonction imbriquée pour évaluer les fonctions de l`objectif et de la contrainte uniquement en cas de besoin, en conservant les valeurs des calculs chronophages. Dans la conception de l`un de ces le concepteur a un objectif: pour en faire une lumière que possible, peut-être (aérospatiale), ou comme sûrs (composants du réacteur nucléaire), ou aussi bon marché-s`il n`y a pas d`autre objectif, il ya toujours que de minimiser les coûts. Dans un problème MAX-CSP, un certain nombre de contraintes sont autorisées à être violées, et la qualité d`une solution est mesurée par le nombre de contraintes satisfaites. Etape 5. Notez que pour notre problème de minimisation restreinte, la fonction GA a changé la fonction de mutation à mutationadaptréalisable. Reportez-vous à la documentation pour une description de la spécification d`une population initiale à GA. Les mots “cravate”, “poutre”, “arbre” et “colonne” impliquent chacun une fonction. Etape 1.

Sans les contraintes, la solution serait (0, 0), où f (x) {displaystyle f (mathbf {x})} a la valeur la plus basse. Cependant, GA peut ne pas satisfaire toutes les contraintes non linéaires à chaque génération. Vous utilisez généralement une telle fonction dans une simulation. La façon dont l`AG satisfait les contraintes linéaires et liées est d`utiliser des fonctions de mutation et de Crossover qui ne génèrent que des points réalisables. Nous créons un fichier MATLAB nommé simple_fitness. Les deuxième et troisième lignes définissent deux contraintes, dont la première est une contrainte d`inégalité et la seconde est une contrainte d`égalité. Enregistrez la fonction imbriquée sous la forme d`un fichier nommé runobjconstr. Nous spécifions mutationadaptréalisable en tant que MutationFcn pour notre problème de minimisation en créant des options avec la fonction optimoptions.

Le solveur prend deux fois plus longtemps qu`avant, car il évalue l`objectif et la contrainte séparément. Presque toujours, un mode domine. De nombreuses fonctions d`ingénierie simples peuvent être décrites par des mots simples ou des phrases courtes, ce qui permet d`économiser le besoin d`expliquer la fonction en détail. Quelles conditions non négociables doivent être remplies? Ces deux contraintes sont des contraintes difficiles, ce qui signifie qu`elles doivent être satisfaites; ils définissent l`ensemble réalisable de solutions candidates. En outre, nous avons également besoin de passer dans un handle de fonction à la fonction de contrainte non linéaire. Economisez du temps de calcul avec le calcul parallèle. La fonction, l`objectif et les contraintes (tableau 1) définissent les conditions limites pour la sélection d`un matériau et, dans le cas des composants porteurs, une forme pour sa section transversale. La fonction de conditionnement physique ci-dessus est connue sous le nom de «Cam» comme décrit dans L. Toutefois, dans certains problèmes, appelés problèmes flexibles de satisfaction des contraintes, il est préférable, mais pas nécessaire, que certaines contraintes soient satisfaites; ces contraintes non obligatoires sont appelées contraintes douces.