选项和输出

要运行遗传算法默认选项，通话GA与语法

[X，FVAL] = GA（@fitnessfun，nvars）

输入参数GA是

输出参数是

对于附加的输入和输出参数的描述，请参见参考页GA。

您可以运行中所描述的例子最大限度地减少Rastrigin的功能从通过输入命令行

RNG（1， '捻线机'）％的再现性[X，FVAL] = GA（@ rastriginsfcn，2）

这将返回

优化终止：在健身值小于options.FunctionTolerance平均变化。X = -1.0421 -1.0018 FVAL = 2.4385

您可以指定任何可用的选项GA通过传递选项作为输入参数，以GA使用语法

[X，FVAL] = GA（@ fitnessfun，nvars，[]，[]，[]，[]，[]，[]，[]，选项）

此语法不指定任何线性等式，线性不等式，或非线性约束。

创建选项使用功能optimoptions。

选项= optimoptions（@ga）;

这将返回选项与它的字段的默认值。GA使用这些默认值，如果你不选择作为输入参数传递。

每个选项的值被存储在的场选项，如options.PopulationSize。您可以通过输入显示的任何值选项随后一段和字段的名称。例如，为了显示布居的遗传算法的大小，输入

options.PopulationSize ANS = '50时numberOfVariables <= 5，其他200'

去创造选项与字段值，该值是从默认不同 - 例如，以组族群大小至One hundred.而不是它的默认值50- 进入

选项= optimoptions（ 'GA'， '族群大小'，100）;

这将创建选项与所有值设置为默认值，除了族群大小，它被设置为One hundred.。

如果现在进入，

GA（@ fitnessfun，nvars，[]，[]，[]，[]，[]，[]，[]，选项）

GA运行遗传算法的人口规模One hundred.。

如果随后决定改变在另一个领域选项如设定PlotFcn至@gaplotbestf，它在每一代，电话绘制最好的适应度函数值optimoptions与语法

选项= optimoptions（选项 'PlotFcn'，@ plotbestf）;

这保留的所有字段的当前值选项除了PlotFcn，其被改变为@plotbestf。需要注意的是，如果你省略输入参数选项，optimoptions重置族群大小它的默认值。

您还可以设置两种族群大小和PlotFcn与单个命令

选项= optimoptions（ 'GA'， '族群大小'，100 'PlotFcn'，@ plotbestf）;

要获得有关遗传算法的性能的更多信息，你可以调用GA与语法

[X，FVAL，exitflag，输出，人口，分数] = GA（@fitnessfcn，nvars）

除了X和FVAL，此函数返回以下附加输出参数:

查看GA参考页有关这些参数的更多信息。

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