利用遗传算法（GA）做权重优化的MATLAB代码（等式约束）

由于文章中涉及对权重做优化，记录一下，希望能给像我一样的代码小白提供一点点思路，也希望能够得到大佬指点~~不断进步~~

感觉等式约束似乎比不等式约束更加复杂一些，本来想使用粒子群算法（PSO）,但是苦于能力有限没找到等式约束相应的代码，希望若有好心人能告知。

我的目标函数和约束条件如下：

Step1.主函数

%% 主函数
% 利用GA(Genetic Algorithm)最小化目标函数
ObjFcn = @myFitness; % 利用@传输目标函数句柄
nvars = 3; % 变量数目
%%约束条件第二项
LB = [0,0,0]; % 变量下限
UB = [1,1,1]; % 变量上限
ConsFcn = @myConstraints; % 利用@传输约束函数句柄
[x,fval] = ga(ObjFcn,nvars,[],[],[],[],LB,UB,ConsFcn); % 调用遗传算法，x为最优值对应的变量取值，fval为最优值

Step2.等式约束条件

由于本文目标是确定最优权重，设定的约束包括权重和为1，即约束条件第一项

function [c,c_eq] = myConstraints(x)%这里需要将m文件命名为myConstraints，否则会报错
% 约束函数
% 输入：
%     x-对应优化的变量，x(1)-x1, x(2)-x2
% 输出：
%     c—不等式约束
%     c_eq—等式约束
c = [];
c_eq = [x(1)+x(2)+x(3)-1]; %等式约束x(1)+x(2)+x(3)-1=0，即x(1)+x(2)+x(3)=1
end

 Step3:目标函数

function y = myFitness(x)%这里需要将m文件命名为myFitness，否则会报错
% 目标函数
% 输入：
%     x-对应优化的变量，x(1)-x1, x(2)-x2
% 输出：
%     y-对应优化值
y =; %等号后分号前填入自己要求的目标函数即可
end

 主要参考文章：

MATLAB 遗传算法求解约束优化问题_阿呆591的博客-CSDN博客_matlab遗传算法优化问题https://blog.csdn.net/qq_42164483/article/details/124316779