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   1 # Created by Octave 3.6.1, Wed Apr 18 13:13:19 2012 UTC <root@brouzouf>
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  17  simplified example (nvars == 4)
  18  p1 = [varA varB varC varD]
  19  p2 = [var1 var2 var3 var4]
  20  b = [1 1 0 1]
  21  child = [varA varB var3 varD]
  22
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  29  simplified example (nvars == 4)
  30  p1 = [varA varB varC varD]
  31  p2 = [var1 var2 va
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  46 TODO
  47 ranks ([7,2,2]) == [3.0,1.5,1.5]
  48 is [3,1,2] (or [3,2,1]) useful?
  49
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  56 TODO
  57 ranks ([7,2,2]) == [3.
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  72  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS)
  73  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS, A, B)
  74  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS, A, B, AEQ, BEQ)
  75  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS, A, B, AEQ, BEQ, LB, UB)
  76  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS, A, B, AEQ, BEQ, LB, UB,
  77           NONLCON)
  78  -- Function File: X = ga (FITNESSFCN, NVARS, A, B, AEQ, BEQ, LB, UB,
  79           NONLCON, OPTIONS)
  80  -- Function File: X = ga (PROBLEM)
  81  -- Function File: [X, FVAL] = ga (...)
  82  -- Function File: [X, FVAL, EXITFLAG] = ga (...)
  83  -- Function File: [X, FVAL, EXITFLAG, OUTPUT] = ga (...)
  84  -- Function File: [X, FVAL, EXITFLAG, OUTPUT, POPULATION] = ga (...)
  85  -- Function File: [X, FVAL, EXITFLAG, OUTPUT, POPULATION, SCORES] = ga
  86           (...)
  87      Find minimum of function using genetic algorithm.
  88
  89      *Inputs*
  90     FITNESSFCN
  91           The objective function to minimize. It accepts a vector X of
  92           size 1-by-NVARS, and returns a scalar evaluated at X.
  93
  94     NVARS
  95           The dimension (number of design variables) of FITNESSFCN.
  96
  97     OPTIONS
  98           The structure of the optimization parameters; can be created
  99           using the `gaoptimset' function. If not specified, `ga'
 100           minimizes with the default optimization parameters.
 101
 102     PROBLEM
 103           A structure containing the following fields:
 104              * `fitnessfcn'
 105
 106              * `nvars'
 107
 108              * `Aineq'
 109
 110              * `Bineq'
 111
 112              * `Aeq'
 113
 114              * `Beq'
 115
 116              * `lb'
 117
 118              * `ub'
 119
 120              * `nonlcon'
 121
 122              * `randstate'
 123
 124              * `randnstate'
 125
 126              * `solver'
 127
 128              * `options'
 129
 130      *Outputs*
 131     X
 132           The local unconstrained found minimum to the objective
 133           function, FITNESSFCN.
 134
 135     FVAL
 136           The value of the fitness function at X.
 137
 138      See also: gaoptimset
 139
 140
 141
 142
 143
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 148 Find minimum of function using genetic algorithm.
 149
 150
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 156 gacreationuniform
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 162 # length: 487
 163  -- Function File: POPULATION = gacreationuniform (GENOMELENGTH,
 164           FITNESSFCN, OPTIONS)
 165      Create a random initial population with a uniform distribution.
 166
 167      *Inputs*
 168     GENOMELENGTH
 169           The number of indipendent variables for the fitness function.
 170
 171     FITNESSFCN
 172           The fitness function.
 173
 174     OPTIONS
 175           The options structure.
 176
 177      *Outputs*
 178     POPULATION
 179           The initial population for the genetic algorithm.
 180
 181      See also: ga, gaoptimset
 182
 183
 184
 185
 186
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 188 # type: sq_string
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 191 Create a random initial population with a uniform distribution.
 192
 193
 194
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 199 gaoptimset
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 206  -- Function File: OPTIONS = gaoptimset
 207  -- Function File: OPTIONS = gaoptimset ('PARAM1', VALUE1, 'PARAM2',
 208           VALUE2, ...)
 209      Create genetic algorithm options structure.
 210
 211      *Inputs*
 212     PARAM
 213           Parameter to set. Unspecified parameters are set to their
 214           default values; specifying no parameters is allowed.
 215
 216     VALUE
 217           Value of PARAM.
 218
 219      *Outputs*
 220     OPTIONS
 221           Structure containing the options, or parameters, for the
 222           genetic algorithm.
 223
 224      *Options*
 225     `CreationFcn'
 226
 227     `CrossoverFcn'
 228
 229     `CrossoverFraction'
 230
 231     `EliteCount'
 232
 233     `FitnessLimit'
 234
 235     `FitnessScalingFcn'
 236
 237     `Generations'
 238
 239     `InitialPopulation'
 240           Can be partial.
 241
 242     `InitialScores'
 243           column vector | [] (default) . Can be partial.
 244
 245     `MutationFcn'
 246
 247     `PopInitRange'
 248
 249     `PopulationSize'
 250
 251     `SelectionFcn'
 252
 253     `TimeLimit'
 254
 255     `UseParallel'
 256           "always" | "never" (default) . Parallel evaluation of
 257           objective function. TODO: parallel evaluation of nonlinear
 258           constraints
 259
 260     `Vectorized'
 261           "on" | "off" (default) . Vectorized evaluation of objective
 262           function. TODO: vectorized evaluation of nonlinear constraints
 263
 264      See also: ga
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 274 Create genetic algorithm options structure.
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 314      Rastrigin's function.
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 338  fix an entry of the steps (or parents) vector
 339 assert (steps(1, index_steps) < max_step_size); ## DEBUG
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 348 assert (steps(1, index_steps) < m
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 363  -- Script File:  test_ga
 364      Execute all available tests at once.
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