matlab遗传算法怎么进行批量优化

Question

我有100种工况需要优化，能否用循环语句或者矩阵的形式将这个100种情况用遗传算法优化，而不是手动的一次次点击优化。谢谢
下面这个代码不能还缺少循环的东西

%遗传算法优化
for i=1:2        %需要优化的次数
a=4;               %优化变量个数
up=[15 15 1000 20];%优化变量边界
low=[8    7 10 0.8];
% 设置非默认求解器选项
options = optimoptions("ga","HybridFcn","fmincon");

% 求解
[solution,objectiveValue] = ga(@CLHSn,a,[],[],[],[],low,up,@consn,[],...
    options);
% 清除变量
clearvars options
end

Answer 1

% 遗传算法优化
num_cases = 100; % 工况个数
num_vars = 4; % 优化变量个数
up=[15 15 1000 20];% 优化变量边界
low=[8 7 10 0.8];

% 初始化结果矩阵
results = zeros(num_cases, num_vars+1);

for i=1:num_cases
    % 生成第i个工况的数据
    data = generate_data(i);
    
    % 设置非默认求解器选项
    options = optimoptions("ga","HybridFcn","fmincon");

    % 求解
    [solution, objectiveValue] = ga(@CLHSn, num_vars, [], [], [], [], ...
        low, up, @consn, [], options);
    
    % 将结果存储在结果矩阵中
    results(i,:) = [data, solution, objectiveValue];
end

% 清除变量
clearvars options

这里假设有一个名为generate_data的函数，它根据给定的工况号生成相应的输入数据。在每次迭代中，调用generate_data函数来获取该工况的数据，并将结果存储在results矩阵的相应行中。最后，可以使用results矩阵来查看每个工况的最优解和目标函数值。