MATLAB遗传算法约束(二进制环境下所有变量不能同时为零)

MATLAB genetic algorithm constraint (all variables can't be zero at the same time in a binary environment)

我正在使用 MATLAB ga 函数来解决我的优化问题。在我的问题中,我有一些决策变量是整数(0 和 1:我为其指定了下限、上限和 IntCon)加上两个连续变量。否则,所有整数变量不可能同时为零,所以至少,我们需要整数中的单个 "one" 变量。如何在 MATLAB 中实现上述约束?

这是一个混合整数优化问题,可以在 MATLAB 中使用 ga 求解。如文档中所述:ga can solve problems when certain variables are integer-valued. 不是所有变量,而是某些变量。所以你应该在其他整数中至少有一个实变量。

Whit IntCon选项,你可以指定哪些变量是整数,比如IntCon=[1 3]表示你的第一个和第三个变量是整数。为了避免两个整数变量同时为 0,我认为您可以添加一些不等式约束。

例如看下面的例子:

假设我们想用 5 个变量(例如在 5 个维度)[x(1)...x(5)] 找到 Ackley 函数的最佳值,并假设第一个和第三个变量 x(1)x(3), 是整数。我们可以编写如下脚本:

nVar = 5;               
lb = -5*ones(1,nVar);   % define the upper bound
ub = 5*ones(1,nVar);    % define the lower bound
rng(1,'twister')        % for reproducibility
opts = optimoptions('ga','MaxStallGenerations',50,'FunctionTolerance',1e-3,'MaxGenerations',300);
[x,~,~] = ga(@ackleyfcn,nVar,[],[],[],[],lb,ub,[],[1 3],opts);
disp('solution:');disp(x)

在我的机器上,我得到了这个解决方案:

solution:
                   0  -0.000000278963321                   0   0.979067345808285  -0.000000280775000

可以看出x(1)x(3)都是整数,都是0。现在让我们说,正如你提到的,它们不能同时是 0,如果一个是 0,另一个应该是 1。此处 Ackley 问题的边界允许变量处于由下限和上限定义的范围内。但是,在您的情况下,两个整数变量的下限和上限应定义为 [0][1]

现在我想避免两个变量都是0,所以我可以写出下面的线性不等式约束:

% x(1) + x(3) >= 1  
% x(1) >= 0 
% x(3) > 0

这些不等式应该写成 Ax <= b:

A = [-1 0 -1 0 0
    -1 0 0 0 0
    0 0 -1 0 0];
b = [-1
    0
    0];

现在,如果我们再次 运行 优化问题,我们会看到约束对输出的影响:

[x,~,~] = ga(@ackleyfcn,nVar,A,b,[],[],lb,ub,[],[1 3],opts);
disp('solution');disp(x)


solution
   1.000000000000000  -0.000005031565831                   0  -0.000011740569861   0.000008060759466