Muốn giải bμi toán tối −u hóa trong GA, phải thực hiện 3 việc: - Tạo hμm mô tả Fitness Function.
- Tạo hμm mô tả hệ rμng buộc phi tuyến nếu có.
- Khởi động GA bằng lệnh optimtool để mở giao diện đồ họa (GUI) hoặc chạy ch−ơng trình chính.
Cấu trúc của ch−ơng trình chính gồm 3 phần:
- Định nghĩa các tham số (số biến, giới hạn trên vμ d−ới của các biến); - Định nghĩa các tùy chọn (options)
- Gọi GA. Cú pháp cơ bản lệnh gọi GA với các tùy chọn mặc định nh− sau:
x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)
Các tham số có ý nghĩa nh− sau
fitnessfcn Fitness function
nvars Số biến của bμi toán
Aineq Ma trận A của hệ bất ph−ơng trình rμng buộc tuyến tính
Bineq Vector b của hệ bất ph−ơng trình rμng buộc tuyến tính
Aeq Ma trận A của hệ ph−ơng trình rμng buộc tuyến tính
Beq Vector b của hệ ph−ơng trình rμng buộc tuyến tính
lb Giới hạn d−ới của x
ub Giới hạn trên của x
nonlcon Hμm mô tả hệ rμng buộc phi tuyến
rngstate Reset trạng thái bộ phái só ngẫu nhiên
solver 'ga'
Ch−ơng trình 3 (phần phụ lục) cho phép giải bμi toán (26), (27). Đồ thị biểu diễn kết quả cho thấy giá trị nghiệm tối −u lμ [1.0003 1.3601] vμ hμm mục tiêu bằng f = -8.5368. 0 20 40 60 80 100 -9 -8.5 -8 -7.5 Generation F itn ess v al ue Best: -8.5368 Mean: -8.53667 1 2 0 0.5 1 1.5 Number of variables (2) C urren t b es t i ndi vi dual
Current Best Individual
Best fitness Mean fitness
Hình 54: Kết quả tối −u hóa chế độ cắt với GA Kết quả tối −u hóa đ−ợc in ra mμn hình nh− sau:
============================================= TOI UU HOA CHE DO CAT NHO GENETIC ALGORITHM Toc do cat toi uu : v = 10.004 (m/ph)
Luong an dao toi uu: s = 0.229 (mm/r)
Chi phi gia cong : C = 17.444 (ng.vnd/ph) Luc cat : F = 61.324 (N)
Cong suat cat : P = 69.279 (W) Tuoi ben dung cu : T = 24.971 (ph)
=============================================