大家在调用matlab自带的GA函数时，会发现在MATLAB中的遗传算法工具箱只实现了输出最后一次迭代的最优适应度值和对应的位置，而对于迭代过程中的迭代适应度值则没有给出。
********第一：自带绘图函数和打印
matlab提供了相应的绘图函数可以输出每一代的最佳适应度值，也可以调用打印功能，随着迭代打印出来，该方法如下：
[X,cFval,exitflag,output,population,score,] = ga(fun,numberOfVariables,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);
这是含非线性约束的GA用法，那么在结构体options中（ 对于options结构，大家可以在命令行输入doc ga查看帮助文档），我们可以设置如下：
‘iter’就是打印每一代最佳适应度，@gaplotbestf是绘制每一代平均和最佳适应度，打印和绘图效果如下（这里只用5代作为示例）：
这种虽然能够输出，但只能在命令窗口得到，如果数据较多，则不方便。
********第二：修改自带GA代码
需要以下步骤：
①打开ga函数内置代码，从后面往前找，找到Call appropriate single objective optimization solver（调用适当的单目标优化求解器）
②有三种情况：无约束、线性约束、非线性约束三种求解器，对应三种函数gaunc、galincon、gacon。
③需要哪个求解器就打开其内置代码，找到主循环，在while循环后加入输出的适应度值存储矩阵（这里以非线性求解器gacon为例，打开gacon）
在里面加入 gen=state.Generation;
bestfitness(gen,:)=state.Best(gen);这样就存储了每一代的最优值到bestfitness
对于最优位置，在上述代码之后加入 perbestIndividua(gen,:) =Iterate.x';
加的位置如图（打#号的就是添加的代码）：
对于最优位置，在上述代码之后加入 perbestIndividua(gen,:) =Iterate.x';即可
④传出数据：修改函数名，将bestfitness，perbestIndividua放在函数返回值中
⑤在ga内置代码中，在第②步所示的几种求解器中的返回值加上bestfitness和perbestIndividua，然后ga函数名的返回值也加上bestfitness和perbestIndividua，如图：
以上步骤完成后，就只需要在主函数调用取值就可以得到每一代的最佳适应度值和其位置了。
结果如下（仅作示例）：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-460044.html
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