基于遗传算法的三元二次函数优化

简介：
本研究运用遗传算法对三元二次函数进行优化处理，探索其全局最优解的有效策略与方法。通过模拟自然选择过程，改进传统算法的局限性，提供了一种新颖且高效的解决方案。 使用遗传算法进行函数优化时，目标函数可以表示为 f=x.^2+y.^3+z.^2。在运行前需要下载并安装谢菲尔德遗传算法工具箱（Sheffield Genetic Algorithm Toolbox）。对于三元的情况可以直接应用，如果需要处理n个变量的函数，则需进入toolbox下的gatbx文件夹中的objfun1.m文件，并将其中的Dim参数修改为与所需维度相匹配。hanshuga1.m是用于进行优化计算的主要代码文件，而tuxing1.m则负责绘制三元情况下目标函数的图像（该部分不可调整）。