m函数simulink以及遗传算法混用的问题
下面一例是matlab帮助文档中关于遗传算法的一个例子那个运算%函数
function y = simple_fitness(x)
y = 100 * (x(1)^2 - x(2)) ^2 + (1 - x(1))^2;
%函数
%脚本
FitnessFunction = @simple_fitness;
numberOfVariables = 2;
= ga(FitnessFunction,numberOfVariables)
%脚本
我用函数在simulink中建立模型
存储为my_sim_2名称
编写函数如下
function y=my_sim_m(x)
global x1 ;
global x2;
assignin('base','x1',x(1));
assignin('base','x2',x(2));
sim('my_sim_2');
assignin('base','zz',zz);
y=zz;
再编写脚本调用该函数用遗传算法进行相关计算如下：
FitnessFunction = @my_sim_m;
numberOfVariables = 2;
= ga(FitnessFunction,numberOfVariables);
结果运算出错！
错如下：
??? Error using ==> gads\private\makeState
GA cannot continue because user supplied fitness function failed with the following error:
Error using ==> sim
--> Invalid matrix-format variable specified as workspace input in 'my_sim_2/From Workspace'. The matrix must have two dimensions and at least two columns. Complex signals of any data type and non-double real signals must be in structure format. The first column must contain time values and the remaining columns the data values.
--> Invalid matrix-format variable specified as workspace input in 'my_sim_2/From Workspace1'. The matrix must have two dimensions and at least two columns. Complex signals of any data type and non-double real signals must be in structure format. The first column must contain time values and the remaining columns the data values.
Error in ==> gads\private\gaunc at 44
state = makeState(GenomeLength,FitnessFcn,Iterate,output.problemtype,options);
Error in ==> ga at 384
= gaunc(FitnessFcn,GenomeLength, ...
请高手给与指点，不知道是错在哪个地方，我认真检查了，原本以为x1,x2两个变量在m文件与simulink间不能顺利传递值，这一疑问我通过一个更简单的例子已经得到解决，由于接触遗传算法不久，并且我是想通过遗传算法对我simulink中的的相关参数进行优化求解，但遗传算法又必须有适应度函数，所以我就想到这样做！请高手给与指点哈！期待！！！！！ 我觉得这个和遗传算法可能没有什么关系吧，“The matrix must have two dimensions and at least two columns. Complex signals of any data type and non-double real signals must be in structure format. The first column must contain time values and the remaining columns the data values.”是说你的矩阵维数、数据类型不对，楼主不妨不用遗传算法，直接拿一个函数这样调用simulink看能不能通过。
如果还不行，拿模型和程序来~~
ps:我看你的simulink模型似乎也并不复杂，应该可以写函数计算而不必要仿真，这样ga起来也会快很多
谢谢kokyo52的提醒，问题出在fromworkspace要求的数据必须是2维，且至少两列的数据，由于要保证x1，x2须为标量，所以，我用constant模块，然后设置其值分别为x1，x2，这样能够保证simulink模型能够运行，但simulink输出的变量，zz 现在为一个向量，然而ga（）算法要求的函数值，需为标量，模型和相关函数已经上传。请各位大侠指点
下面是应用遗传算法求解的代码
FitnessFunction = @my_sim_m;
numberOfVariables = 2;
= ga(FitnessFunction,numberOfVariables); 整个仿真已无问题
楼主的意思是要仿真zz的最后一个值么？ 谢谢kokyo52版主的关心，我的仿真也已经几乎没有问题，要让zz在每次通过ga（）调用仿真后返回一个值，确实有问题，我怎么设置，它至少都带了两个值，所以在写function时，让函数返回zz（2）的值，所以也基本上解决！再次感谢
顺便再请教个问题，如果要让每次仿真完之后，workspace中zz只有一个数，该怎么设置呢？ zz是随着你的仿真时间不断变化的一串数字，它显示了你整个仿真过程中zz(t)的变化。因此，整个仿真过程中zz(t)被计算了多少次，就会有多少个zz(t)被保存下来而成为一个向量zz。
由于你现在的模型只是一些+-*/运算，不涉及时间t，因此zz是一串不变的数字，既每一步仿真都计算出同一个zz(t)来，你调用任何一个zz都是一样的。
所以建议楼主最好拿m文件编写求zz的函数，而没有必要仿真~~ 学习了 zz是向量，先用=size(zz)确定zz的大小，然后取出你想要的最后一个值 好帖子！很有帮助 真是好帖子，我有好多问题
页:
[1]