Binär Option Genetisch

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ParetoFraction 8212 Setzt den Bruchteil der Personen, um auf der ersten Pareto-Front zu bleiben, während der Solver Personen aus höheren Fronten auswählt. Diese Option ist ein Skalar zwischen 0 und 1. Hybridfunktion Optionen Hybridfunktion Eine Hybridfunktion ist eine weitere Minimierungsfunktion, die läuft, nachdem der genetische Algorithmus beendet ist. In Hybridfunktion (HybridFcn) können Sie eine Hybridfunktion angeben. Verwenden Sie nicht mit Integer-Problemen. Die Auswahlmöglichkeiten sind 8212 Keine Hybridfunktion. Fminsearch (fminsearch) 8212 Verwendet die MATLAB x00AE-Funktion fminsearch, um eine unbeschränkte Minimierung durchzuführen. Patternsearch (patternsearch) 8212 Verwendet eine Mustersuche, um eine eingeschränkte oder nicht beschränkte Minimierung durchzuführen. Fminunc (fminunc) 8212 Verwendet die Optimierungs-Toolbox-Funktion fminunc, um eine uneingeschränkte Minimierung durchzuführen. Fmincon (fmincon) 8212 Verwendet die Optimierungs-Toolbox-Funktion fmincon, um eine eingeschränkte Minimierung durchzuführen. Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Ihre Hybridfunktion Ihre Problembeschränkungen akzeptiert. Andernfalls wirft ga einen Fehler. Sie können separate Optionen für die Hybridfunktion einstellen. Verwenden Sie optimset für fminsearch. Oder optimoptions für fmincon. Mustersuche. Oder fminunc. Zum Beispiel: Fügen Sie die Hybridoptionen wie folgt in die Struktur des genetischen Algorithmus ein: hybridopts müssen vorhanden sein, bevor Sie Optionen setzen. Gamultiobj Hybridfunktion Eine Hybridfunktion ist eine weitere Minimierungsfunktion, die nach dem Ende des multiobjektiven genetischen Algorithmus läuft. Sie können die Hybridfunktion fgoalattain in Hybridfunktion (HybridFcn) angeben. Im Gebrauch als multiobjektive Hybridfunktion führt der Löser die folgenden aus: Berechnen Sie das Maximum und das Minimum jeder Zielfunktion an den Lösungen. Für objektives j bei Lösung k. Fm (j) max k F k (j) F min (j) min k F k (j). Berechnen Sie das Gesamtgewicht bei jeder Lösung k, w (k) x2211 jf max (j) x2212 Fk (j) 1 F max (j) x2212 F min (j). Berechnen Sie das Gewicht für jede Zielfunktion j bei jeder Lösung k, p (j) k (k) Fmax (j) x2212 Fk (j) 1 F max (j) x2212 F min (j). Für jede Lösung k. Das Zielerreichungsproblem mit dem Zielvektor F min und dem Gewichtungsvektor p (j, k) durchzuführen. Für weitere Informationen siehe Abschnitt 9.6 von Deb 3. Stoppkriterien Optionen Stoppkriterien bestimmen, was bewirkt, dass der Algorithmus beendet wird. Sie können die folgenden Optionen angeben: Generationen (MaxGenerations) 8212 Gibt die maximale Anzahl von Iterationen für den durchzuführenden genetischen Algorithmus an. Der Standardwert ist 100numberOfVariables. Zeitlimit (MaxTime) 8212 Gibt die maximale Zeit in Sekunden an, die der genetische Algorithmus vor dem Stoppen ausführt, wie durch tic und toc gemessen. Diese Grenze wird nach jeder Iteration erzwungen, so dass ga die Grenze überschreiten kann, wenn eine Iteration erhebliche Zeit in Anspruch nimmt. Fitnesslimit (FitnessLimit) 8212 Der Algorithmus stoppt, wenn der beste Fitnesswert kleiner oder gleich dem Wert des Fitnesslimits ist. Stallgenerationen (MaxStallGenerations) 8212 Der Algorithmus stoppt, wenn die durchschnittliche relative Änderung des besten Fitnessfunktionswertes über Stallgenerationen kleiner oder gleich Function tolerance ist. (Wenn die Option Stall Test (StallTest) geometrisch gewichtet ist, gilt der Test für eine geometrische gewichtete mittlere relative Änderung.) Für ein Problem mit nichtlinearen Beschränkungen gelten Stallgenerationen für das Teilproblem (siehe Nichtlineare Constraint Solver-Algorithmen). Für gamultiobj. Wenn die gewichtete durchschnittliche relative Veränderung der Ausbreitung der Pareto-Lösungen gegenüber Stall-Generationen geringer ist als die Funktionstoleranz. Und die Ausbreitung ist kleiner als die durchschnittliche Ausbreitung über die letzten Stallgenerationen. Dann stoppt der Algorithmus. Die Ausbreitung ist ein Maß für die Bewegung der Paretofront. Stall Zeitlimit (MaxStallTime) 8212 Der Algorithmus stoppt, wenn es keine Verbesserung in der besten Fitness-Wert für ein Intervall von Zeit in Sekunden von Stall Zeitlimit angegeben ist. Wie durch tic und toc gemessen. Funktionstoleranz (FunctionTolerance) 8212 Der Algorithmus stoppt, wenn die mittlere relative Änderung des besten Fitnessfunktionswertes über Stallgenerationen kleiner oder gleich Function tolerance ist. (Wenn die StallTest-Option geometrisch gewichtet ist, dann ist der Test für eine geometrische gewichtete mittlere relative Änderung.) Für gamultiobj. Wenn die gewichtete durchschnittliche relative Veränderung der Ausbreitung der Pareto-Lösungen gegenüber Stall-Generationen geringer ist als die Funktionstoleranz. Und die Ausbreitung ist kleiner als die durchschnittliche Ausbreitung über die letzten Stallgenerationen. Dann stoppt der Algorithmus. Die Ausbreitung ist ein Maß für die Bewegung der Paretofront. Einschränkungstoleranz (ConstraintTolerance) 8212 Die Constraint-Toleranz wird nicht als Stoppkriterium verwendet. Es wird verwendet, um die Machbarkeit in Bezug auf nichtlineare Bedingungen zu bestimmen. Außerdem bestimmt max (sqrt (eps), ConstraintTolerance) die Machbarkeit bezüglich linearer Einschränkungen. Output Function Options Output-Funktionen sind Funktionen, die der genetische Algorithmus bei jeder Generation aufruft. Im Gegensatz zu allen anderen Solvern kann eine ga-Ausgabefunktion nicht nur die Werte des Zustands des Algorithmus lesen, sondern diese Werte modifizieren. Um die Ausgabefunktion mithilfe der Optimierungs-App festzulegen, wählen Sie die Option Benutzerdefiniert. Geben Sie myfun in das Textfeld ein, wobei myfun der Name Ihrer Funktion ist. Schreiben Sie myfun mit der entsprechenden Syntax. Verwenden Sie anonyme Funktionen, um zusätzliche Parameter in der Ausgabefunktion zu übergeben. Geben Sie für Mehrfachausgabefunktionen ein Zellenfeld der Ausgabefunktion ein. Geben Sie an der Befehlszeile für mehrere Ausgabefunktionen ein Zellenarray ein: Um eine Vorlage anzuzeigen, mit der Sie eigene Ausgabefunktionen schreiben können, geben Sie in der Befehlszeile von MATLAB ein. Aufbau der Output-Funktion Ihre Output-Funktion muss folgende Aufruf-Syntax haben: MATLAB übergibt die Optionen. Bundesland. Und Flag-Daten an Ihre Ausgabe-Funktion, und die Ausgabe-Funktion gibt Zustand zurück. Optionen. Und veränderte Daten. Hinweis: Um die Iterationen zu stoppen, setzen Sie state. StopFlag auf einen nichtleeren Zeichenvektor wie y. Die Ausgabefunktion hat die folgenden Eingabeargumente: options 8212 Optionsstrukturstatus 8212 Struktur, die Informationen über die aktuelle Generation enthält. Die Staatsstruktur beschreibt die Zuständigkeitsbereiche. Flag 8212 Aktueller Status des Algorithmus: init 8212 Initialisierungszustand iter 8212 Iterationszustandsalarm 8212 Iteration eines Teilproblems eines nichtlinear eingeschränkten Problems Wenn Flag Interrupt ist. Für die Teilproblem-Iterationen gelten die Werte der optimwertfelder. Wenn Flag Interrupt ist. Ga akzeptiert keine Änderungen der Optionen. Und ignoriert opt. Done 8212 Endzustand Übergeben zusätzlicher Parameter in der Optimierungs-Toolbox-Dokumentation erklärt, wie Sie zusätzliche Parameter zur Funktion bereitstellen können. Die Ausgabefunktion gibt die folgenden Argumente an ga zurück: state 8212 Struktur, die Informationen über die aktuelle Generation enthält. Die Staatsstruktur beschreibt die Zuständigkeitsbereiche. Um die Iterationen zu stoppen, setze state. StopFlag auf einen nichtleeren Zeichenvektor wie y. Optionen 8212 Optionsstruktur geändert durch die Ausgabefunktion. Dieses Argument ist optional. Optchanged 8212 Boolesches Flag, das Änderungen an den Optionen anzeigt. Um Optionen für nachfolgende Iterationen zu ändern, setzen Sie optchanged auf true. Ändern der Zustandsstruktur Achtung Eine sorgfältige Änderung der Zustandsstruktur kann zu inkonsistenten oder fehlerhaften Ergebnissen führen. Normalerweise können Sie dieselben oder bessere Zustandsänderungen durch Verwenden von Mutations - oder Crossover-Funktionen erreichen, anstatt die Zustandsstruktur in einer Plotfunktion oder einer Ausgabefunktion zu ändern. Ga Ausgabefunktionen können die Zustandsstruktur ändern (siehe Die Zustandsstruktur). Seien Sie vorsichtig beim Ändern von Werten in dieser Struktur, da Sie inkonsistente Daten zurück an ga übergeben können. Tipp Wenn Ihre Ausgabestruktur das Feld "Population" ändert, müssen Sie das Feld "Score" und eventuell "Best" aktualisieren. NonlinIneq. Oder NonlinEq-Felder, so dass sie konsistente Informationen enthalten. Um das Ergebnisfeld nach dem Ändern des Populationsfeldes zu aktualisieren, berechnen Sie zunächst die Fitness-Funktionswerte der Population und berechnen dann die Fitness-Skalierung für die Bevölkerung. Siehe Fitness Skalierung Optionen. Anzeige der Befehlsfensteroptionen Die Anzeigestufe (Anzeige) gibt an, wie viele Informationen während der Ausführung des genetischen Algorithmus in der Befehlszeile angezeigt werden. Die verfügbaren Optionen sind Aus (Aus) 8212 Es wird keine Ausgabe angezeigt. Iterative (iter) 8212 Information wird bei jeder Iteration angezeigt. Diagnose (Diagnose) 8212 Information wird bei jeder Iteration angezeigt. Darüber hinaus listet die Diagnose einige Probleminformationen und die Optionen auf, die von den Standardwerten geändert wurden. Endgültig 8212 Der Grund für das Stoppen wird angezeigt. Sowohl Iterativ als auch Diagnose zeigen die folgenden Informationen an: Erzeugung 8212 Erzeugungszahl f-Zählung 8212 Kumulative Anzahl von Fitnessfunktionsauswertungen Bestf (x) 8212 Bestfunktionsfunktionswert Mittelwert f (x) 8212 Durchschnittlicher Eignungsfunktionswert Stallgenerationen 8212 Anzahl der Generationen seit Die letzte Verbesserung der Fitness-Funktion Wenn eine nichtlineare Constraint-Funktion angegeben wurde, zeigen Iterative und Diagnose nicht die mittlere f (x) an. Wird aber zusätzlich angezeigt: Max Constraint 8212 Maximaler nichtlinearer Einschränkungsverstoß Der Standardwert des Levels der Anzeige ist in der Optimierungsanwendung endgültig in Optionen, die mit Optimoptionen erstellt wurden, vektorisiert und parallele Optionen (User Function Evaluation) Sie können Ihre Fitness - und Constraint-Funktionen wählen Die seriell, parallel oder vektorisiert ausgewertet werden. Diese Optionen sind im Abschnitt Benutzeroberfläche der Optionen im Bereich Optionen der Optimierungs-App oder durch die Optionen UseVectorized und UseParallel mit Optimoptionen verfügbar. Beim Evaluieren von Fitness - und Constraint-Funktionen (UseVectorized) ist serial (false), ga ruft die Fitness-Funktion auf eine Person zu einem Zeitpunkt, wie es durch die Bevölkerung Schleifen. (In der Befehlszeile wird davon ausgegangen, dass UseParallel den Standardwert false hat.) Bei der Auswertung von Fitness - und Constraint-Funktionen (UseVectorized) wird vektorisiert (true), ga ruft die ga die Fitnessfunktion auf die gesamte Population sofort auf, dh in einem einzigen Aufruf Zur Fitness-Funktion. Wenn es nichtlineare Einschränkungen gibt, müssen die Fitnessfunktion und die nichtlinearen Einschränkungen vektorisiert werden, damit der Algorithmus vektorisiert berechnet werden kann. Bei der Evaluation von Fitness - und Constraint-Funktionen (UseParallel) parallel (true), ruft ga die Fitnessfunktion parallel auf, indem Sie die parallele Umgebung verwenden (siehe Verwendung der Parallelverarbeitung). In der Befehlszeile setzen Sie UseParallel auf false, um seriell zu berechnen. Hinweis: Sie können nicht gleichzeitig vektorisierte und parallele Berechnungen verwenden. Wenn Sie UseParallel auf true setzen und UseVectorized auf true setzen. Ga bewertet Ihre Fitness - und Constraint-Funktionen vektorisiert und nicht parallel. Wie Fitness - und Constraint-Funktionen ausgewertet werden Wählen Sie Ihr Land aus