Matlab有GA优化工具箱。
例1
在这里，就用2017年重庆高考数学最后一道题来开刀了。
当然，只是算一个大概，大概……
理论证明嘛，无非就是各种不等式去试……
1. 默认求 min f(x,y)。
2. 非线性约束条件按规范写。
不等式 g(x,y) >= 0;
等式 h(x,y) = 0;
e.g. x^2 + y^2 = 2 要写为 x^2 + y^2 - 2
2元数量值函数。
NonCon
function [c, ceq] = NonCon( x ) c = []; % 非线性不等式约束条件为空 ceq = x(1)^3 + x(2)^3 - 2; % 非线性等式约束条件 end FitFun1 function y = FitFun1(x) % x可以是一个向量，FitFun()是一个一（多）元数量值函数 y = (x(1)+x(2))*(x(1)^5+x(2)^5); % 第1问 % y = -(x(1)+x(2)); % 第2问 end 结果如下----------------------------Optimization running.Objective function value: 4.018996707929087Optimization terminated: average change in the fitness value less than options.FunctionTolerance and constraint violation is less than options.ConstraintTolerance.
不过我在想，有的时候就算是算出来一个结果，比如pi， exp， 又怎样，难道造飞机、大炮的时候，这个数值我写个pi？还不是近似…只是说，这种存在性证明，收敛性证明为数值计算提供了基础，弄个“数”出来，将就用吧。
在找到理论方法前，难道就不造飞机、大炮了吗？有总比没有强吧，有什么问题再说。不要被现有的工具和固定的模式束缚了。牛顿那个时候还没有微积分呢，还不是自己造的。欧洲的理论创新很强，美国是实践创新很厉害。中国呢？美团、滴滴、共享单车，烧钱倒是很厉害。
