і ж самі установки, як і приймається за замовчуванням структура, яка повертається з команди = gaoptimset
У разі експорту структури задач за допомогою команди ga_problem з інструментарію Генетичного алгоритму, то можна використовувати команду ga з наступним синтаксисом:
[x fval] = ga (ga_problem)
Структура завдань включає в себе наступні поля:
Гј fitnessfcn - функція придатності.
Гј nvars - Кількість перейменують в даній задачі.
Гј options - Структура опцій.
1.3 Завдання
Реалізувати апроксимацію функції з застосуванням апарату нечіткого логічного висновку, з оптимізацією параметрів функцій належності за допомогою генетичного алгоритму
Сформувати систему приближающую функцію: y = x 1 2 + x 2 2 + kx 1 x 2
Гј на області D = {-2? x 1 ? 2; -2? x 2 ? 2}, де k номер варіанта, відповідно з порядковим номером у журналі старости.
Гј Оцінити похибка обчислень за нормою Гауса
.4 Реалізація
1. Вид поверхні x 1 ^ 2 + x 2 ^ 2 +4 * x 1 * x 2 ;
В
2. Створення нечіткої логічної системи з параметрами за замовчуванням
В
Обчислюємо помилку по Гауса і норму по Гауса для нечіткої логічної системи: = newfis ('kurs');
% задаємо вхідні змінні
a = addvar (a, 'input', 'x1', [-2 2]);
% задаємо функції належності вхідних змінних = addmf (a, 'input', 1, 'g1', 'gaussmf', [0.4248 -2]);
a = addmf (a, 'input', 1, 'g2', 'gaussmf', [0.4248 -1]); = addmf (a, 'input', 1, 'g3', 'gaussmf', [0.4248 0...
