Matlab遗传算法工具箱
基于Matlab平台的遗传算法(GA)工具箱主要有：美国北卡罗来纳大学开发的GAOT、英国谢菲尔德大学开发的GATBX以及GADS(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox)遗传算法与直接搜索工具箱。

遗传算法与直接搜索工具箱的界面如图所示：
GADS工具箱用户界面
(1)Solver(求解器)：用于选择需要的算法。

(2)Problem：需要解决的问题。

包括：
1)Fitness function：需要最小化的适应度函数，填写的格式为：@objfun，其中objfun.m是编写适应度函数的M文件，返回一个具体数值。

2)Number of variables：适应度函数的自变量的数目，此处表示优化设计的设计变量个数。

(3)Constraints约束。

1)Linear inequalities线性不等式约束，表示为：*
，填写矩阵A和向
A x b
量b的信息。

2)Linear equalities 线性等式约束，表示为：*Aeq x beq ，填写矩阵Aeq 和向量beq 的信息。

3)Bounds ：填写独立变量的取值范围。

在Lower 中填写变量的取值下界，Upper 中填写变量的取值上界，均以向量形式表示。

4)Nonlinear constraint function 非线性约束函数，编写非线性约束函数的M 文件nonlcon.m ，则在此处填写@nonlcon 。

(4)Run solver and view results 运行求解器并观察结果。

点击Start 即可开始运行。

Current iteration 中将显示当前运行的代数。

Final point 栏中显示最优解对应的变量的取值。

(5)Option 部分是遗传算法参数的设定。

1)Population 种群参数设定。

Population type 种群类型，设定适应度函数的输入数据类型。

工具箱提供了
两种输入类型：双精度、串位，用户还可以编写M 文件自定义输入数据的类型。

Population size 种群规模，定义每一代种群的个体数量。

种群规模越大，遗传算法的运行速度越慢。

Creation function 创建函数，用于创建初始种群。

Initial population 初始种群，如果不指定初始种群，则系统将运用创建函数创建初始种群。

Initial scores 初始得分，如果此处没有定义初始得分，则系统应用适应度函数来计算初始得分。

Initial range 初始范围，用于指定初始种群中的各变量的上下限。

初始范围用一个矩阵表示，该矩阵行数为2，列数为变量的个数。

其中第一行描述初始种群中变量的取值下限，第二行描述初始种群中变量的取值上限。

2)Fitness scaling 适应度测量，包括：Rank 排序尺度变换、Proportional 比例尺度变换、Top 顶级尺度变换、Shift linear 线性转换尺度变换以及Custom 用户自定义。

3)Selection 选择，工具箱提供了以下几种选择函数：Stochastic uniform 随机
均匀分布、
Remainder 剩余、Uniform 均匀分布、Roulette 轮盘赌选择、Tournament 锦标赛选项、Custom 用户自定义。

4)Reproduction 再生参数，需设定可生存到下一代的精英个数Elite count ，以及下一代由交叉产生的部分所占比例Crossover fraction 。

5)Mutation变异，工具箱提供的变异函数有：Gaussian高斯函数、Uniform 均匀变异、Adaptive feasible自适应变异、以及用户自定义。

6)Crossover交叉，工具箱提供的交叉函数有：Scattered多点交叉、Single point 单点交叉、Two point两点交叉、Arithmetic算数交叉等。

7)Migration迁移，需设置个体在子种群中移动的方向Direction、间隔Interval，以及两个子种群中较小种群的个体迁移百分比Fraction。

8)Stoping criteria终止条件。

可设置遗传算法的最大代数、适应度极限、停滞时间、停滞代数等。

9)Hybird function混合函数参数。

在遗传算法结束之后，可指定一个最小值优化函数。

工具箱提供的优化函数有：fminsearch、patternsearch、fminunc、fmincon。

其中fminsearch、fminunc适用于无约束的优化，fmincon适用于有约束的优化。

10)Display to command window输出命令到窗口。

Display表示显示级别，是一个结构体。

其中包含：Off只有最终结果显示；Iterative显示每一次迭代的有关信息；Diagnose显示每一次迭代的信息，而且还列出函数缺省值已经被改变的有关信息；Final显示遗传算法的结果(成功与否)、停止的原因、最终点。

11)工具箱还提供了Plot functions图形输出、Output function输出函数、User function evaluation用户函数评估界面供用户选择。