遗传算法如何进行整数规划问题？
看到一个这样的问题，不知道怎样处理，对遗传算法也不熟悉，请各位指教，谢谢！请问怎么应用matlab遗传算法工具箱解决离散变量的问题？
比如函数以＝x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
如果x是区间（0，9）之间的连续变量，则
%编写目标函数
function=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,,'fitness');%生成初始种群，大小为10
=ga(,'fitness',[],initPop,,'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
,['arithXover'],,'nonUnifMutation',) %25次遗传迭代
运算结果为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
但是如果x是离散变量，比如x的取值只能是0到9之间的整数，那么该怎样用遗传算法来解决呢？
最近在研究中，但对此很困惑，望懂者帮忙解决，深表感谢！ 把“1e-6”改成1就行了，这个是优化变量的精度设置项，即设计变量与它之前或之后的变量之间的差。
二进制遗传算法，必须设置精度，才能确定编码的串长。这个过程，实际上相当于对设计变量进行离散化。
[ 本帖最后由 心灯 于 2007-6-10 20:39 编辑 ]
回复 #2 心灯 的帖子
结果还是x =
7.8563 24.8553
:@(
回复 #3 zhlong 的帖子
你用的好像是gaot5工具箱，还有1个1e-6在前面呢，你找找，在生成初始群体之前。回复 #4 心灯 的帖子
心灯元老，我用的确实是gaot5，能直接给出上面这个列子的解答吗？ 哦，我也疏忽了你的问题的特殊性。看你前面题目中的语句，我看你用的是gaot这个工具箱，所以就顺着你的思路，调整精度来了。 ：）
仔细看了一下，gaot工具箱本身不适合整数规划问题，因为采用的是定步长的二进制编码，必然会造成字符串的冗余，而在这里并没有考虑这个问题，所以在b2f和f2b这两个文件里就出现了问题，造成了二进制编码和实数值的不对应。如果仍要处理的话，那么除了把精度给改一下，还要在b2f和f2b两个文件里进行修正，采用遗传操作的时候可能也要相应处理一下。
建议你可以看一些整数规划方面的论文，采用变步长的二进制编码或者别的方式。
因为我没有处理过整数规划问题，所以只能建议一下，考虑可能不周。
[ 本帖最后由 心灯 于 2007-6-11 13:20 编辑 ]
回复 #6 心灯 的帖子
谢谢心灯，我再学习学习！ 答案：x ＝ 8
Max. = 21.2906951283391
如果图高效、方便，这类问题推荐1stOpt、Lingo
回复 #8 dingd 的帖子
谢谢！你是用GA做的吗？如果一定要用GA，那怎么做？ 1stOpt就有GA算法，不用自己编程了。
回复 #10 dingd 的帖子
谢谢！ zhlong，你好，我也遇到你说的问题，请问你现在已经解决了吗？ zhlong，你好，我也遇到跟你同样的问题，请问你现在已经解决了吗？
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