Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

6.6.19. Параметризация функции при помощи вложенной функции 
для ga
В качестве альтернативы методу параметризации при помощи 
анонимной функции можно использовать и обычный М-файл, 
составленный следующим образом: 

Принять a, b, c и NVARS в качестве входных 
параметров.

Составить функцию пригодности в виде 
вложенной функции.

Запустить команду ga.
Составим следующий М-файл. 
function [x fval] = runga(a,b,c,NVARS) 
[x, fval] = ga(@nestedfun,NVARS); 
% Вложенная функция для расчета функции пригодности 
function y = nestedfun(x) 
y = (a - b*x(1)^2 + x(1)^4/3)*x(1)^2 + 
x(1)*x(2) + ... 
(-c + c*x(2)^2)*x(2)^2; 
end 
end 
Отметим, что функция пригодности рассчитывается во вложенной 
функции nestedfun, которая уже имеет обращение к переменным a, b и 
c. Для выполнения задачи оптимизации следует выполнить команду 
[x fval] = runga(a,b,c,NVARS) 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
417 
После выполнения команды получим 
Optimization terminated: average change in the 
fitness value less than options.TolFun. 
x = 
-0.1302 0.7170 0.2272 
fval = 
-1.0254 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
418 
Приложение 
Практическая часть реализации 
генетических алгоритмов
Ниже приведен пример программы использующей генетический 
алгоритм. Программа создана посредством среды программирования 
С++. Алгоритм компонента представляет собой применение методов, 
известных в теории эволюции, для эвристического поиска решений 
переборных задач.