MATLAB的答案

采用遗传算法对3个变量进行优化。

13意见（过去30天）
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Aditya Anupam.
Aditya Anupam. 于2020年5月14日
  • 0.
评论： Aditya Anupam.2020年5月15日
我想最大限度地减少RMSE即， 函数最后 达到0.002的达到依赖于三个变量
E = [E1 E2 E3]，取值范围为
Ub = [1200 3000 200]
Lb =[600 20 120]
我很新的是Matlab，并阅读与GA相关的所有文件，但仍然没有帮助我进一步进一步并优化所需的问题
如果你能帮助我。
我正在附上我的代码和每种必要的东西。
告诉我如何解决它。
===========================================================================================================
主要代码
%定义变量
D = (0,0);
％真实偏转值
= (0.2316, 0.1496, 0.0978, 0.0602, 0.042, 0.0244, 0.0218);
％板厚
a = 150;
％声明弹性模量
Lb = [1200 200 20];
Ub = [3000 600 120];
铺装层厚度%
h = [200,550];
％宣布泊松比
v = [0.5,0.4,0.4];
％声明等效厚度
t1 = eq1(H, E, V);
T2 = EQ2（H，E，T1）;
T = (t1, t2);
%发现defelction
rmse = obj_fit（e，h，v，a，d）;
================================================================================================================.=========
健身功能
函数y = obj_fit (E、H、V, a, a, D)
t1 = H (1) * nthroot ((E (1) * (1-V (2) ^ 2)) / (E (2) * (1-V (1) ^ 2)), 3);
t2 = 0.8 * (t1 + H (2)) * nthroot (E / E (3) (2), 3);
T = (t1, t2);
为了我= 1：7
如果我= = 1
D1 = 0.566 *（1 + V（1））* A *（1-（电源（1 + + + POWER（H（1）/ A，2）， - 0.5）+（1-2 * V（1））*（功率（1 +功率（H（1）/ a，2），0.5）-h（1）/ a）））/ e（1）;
D2 =（（0.566 *（1 + V（2））* a *（电源（1 +电源（t（1）/ a，2）， - 0.5）+（1-2 * v（2））*（电源（1 +电源（T（1）/ A，2），0.5）-T（1）/ a））））......
- （0.566 * A *（1 + V（2））*（功率（1 + POWER（（T（1）+ H（2））/ A，2）， - 0.5）+（1-2 * V（2））*（功率（1 +电源（（T（1）+ H（2））/ A，2），0.5）......
- （T（1）+ H（2））/ a））））/ e（2）;
D3 = 0.566 *（1 + V（3））* a *（（电源（1 +电源（t（2）/ a，2）， - 0.5）+（1-2 * v（1））*（功率（1 +功率（T（2）/ a，2），0.5）-t（2）/ a））））/ e（3）;
D = d1 + d2 + d3(我);
别的
r = 300 *（I-1）;
d1 = 0.283 *力量(2)* (((1 + V (1)) * (H(1) ^ 2) *(电力((r ^ 2) + (H (1) ^ 2), -1.5)) + 2 * (1 - (V(1) ^ 2))。......
*（功率（（^ 2）+（h（1）。^ 2）， - 0.5））））/ e（1）;
d2 =（（0.283 * power（a，2）*（（1 + v（2））*（t（1）。^ 2）*（功率（（^ ^ 2）+（t（1）。^2）， - 1.5））+ 2 *（1-（V（2）。^ 2））......
*(权力((r ^ 2) + (T(1) ^ 2), -0.5)))) -(0.283 *功率(a, 2) * ((1 + V (2)) * ((T (1) + H (2)) ^ 2) *......
（功率（（R. ^ 2）+（（t（1）+ h（2））。^ 2）， - 1.5））+ 2 *（1-（v（2）。^ 2））*（电源（（r。^ 2）+（（t（1）+ h（2））。^ 2）， - 0.5）））））/ e（2）;
d3 = 0.283 *功率(a, 2) * ((1 + V (3)) * (T(2) ^ 2) *(电力((r ^ 2) + (T (2) ^ 2) -1.5)) + 2 * (1 - (V(3) ^ 2)) *(电力((r ^ 2) + (T (2) ^ 2) -0.5))) / E (3);
D（i）= d1 + d2 + d3;
结尾
结尾
r = 0;
为了我= 1：7
r = r +（a（i）-d（i））。^ 2;
结尾
r = r / 7;
y = sqrt (r);
结尾
===========================================================================================
有了你的帮助，我刚刚做出了一个obj函数。
如果它是正确的，那么如何创建随机群。
只需帮助我解决这个问题。
6个评论
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Aditya Anupam.
Aditya Anupam. 2020年5月15日
先生，
现在对obj函数来说是正确的吗?

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接受的答案

沃尔特罗伯森
沃尔特罗伯森 2020年5月15日
%定义变量
D = (0,0);
％真实偏转值
= (0.2316, 0.1496, 0.0978, 0.0602, 0.042, 0.0244, 0.0218);
％板厚
a = 150;
％声明弹性模量
据nvar = 3;
Lb = [1200 200 20];
Ub = [3000 600 120];
铺装层厚度%
h = [200,550];
％宣布泊松比
v = [0.5,0.4,0.4];
%发现defelction
alin = [];blin = [];
Aeq = [];说真的= [];
nlcon = [];
选择= optimoptions ('Ga'那“PlotFcn”那......
{@gaplotbestf, @gaplotbestindiv、@gaplotexpectation @gaplotstopping});
Fun = @（e）obj_fit（e，h，v，a，a，d）;
[bestE, RMSE, exitflag] = ga(fun, nvars, Alin, blin, Aeq, beq, lb, ub, nlcon, options);
我的测试表明，当E(2)和E(3)都在它们的上界时，最优情况出现，E(1)大约是2212.675232597514(曲线在该点的形状类似于一个二次曲线，因此可以相当精确地找到位置)。
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