matlab 遗传算法 ga函数实现并行

本文介绍了一种使用遗传算法进行并行优化的方法。通过设置迭代次数、种群大小及并行选项,实现了对目标函数的有效优化。并在主函数中启用了并行池,将必要的文件路径加入,确保了并行计算的顺利进行。

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遗传算法并行

% ga函数
options = gaoptimset('Generations', 200,...     %设置迭代次数
                     'PopulationSize', 50,...   % 设置种群大小
                     'UseParallel', true,...   % 是否并行
                     'Vectorized', 'on');      % 指定函数是否向量化
                     
[bestchrom,~,~,~,~,~] = ga(@FitnessFcn, nVars, [],[],[],[],[],[],[], options);
% 适应度函数
function FitVal = FitnessFcn(chrom)
	parfor i = 1:size(chrom,1)
    	FitVal(i,1) = f(chrom(i,:));  % f()是目标函数
	end
end
% 放在主函数中,主要是用来开启并行池,并将相应并行会使用的文件的路径加入
poolobj = gcp;
addAttachedFiles(poolobj,{'G:\GA-main\'})
delete(poolobj)  % 用完之后,关闭并行池
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