工具箱已经进行二次处理，用户下载即可使用。

matlab中的扩展工具箱GAOT，做遗传算法的必备工具箱，matlab自身并不携带。下载之后，解压放在matlab的安装目录下的toolbox中，然后在matlab的主页，选择‘设置路径’》添加并包含子文件夹，选择刚才那个解压的文件，然后保存，关闭。接下来到主页中的‘预设’，选择常规，点击更新工具箱路径缓存，然后确定即可完成工具箱的安装。

本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。 本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。

MATLAB遗传算法工具箱及应用 附带书中例子程序

遗传算法工具箱 gaotv5 包含 遗传算法的各种m文件

本工具箱是“北卡罗来纳大学遗传算法工具箱: gaot”，该工具可以使用遗传算法GA，优化各种分类器。镶嵌了各种函数，使用时候需要了解如何调用。

遗传算法工具箱2

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一、目标与适应函数的简单对比 目标函数就是你希望得到的优化结果，比如函数最大值或者最小值。而适应度函数是为了计算个体的适配值。 适配值是非负的，而且要求适配值越大则该个体越优越。而目标函数则有正有负，它们之间关系多种多样，比如求最小值时，目标函数最小，则适配值越大，求最大值时目标值越大，适配值越大。 目标函数Object function和适应度函数Fitness function是不一样的概念，有时为了方便后续计算在适应度函数中做些 拉伸，取反，什么的。 目标函数是你求解的优化变量的函数形式；而适应度函数是你求解的优化变量的一种度量，是一种更为广义的概念。可以这么理解，目标函数只是适应度函数的一种，也可以有其他的表达形式。 对于目标函数，为了得到好的搜索性能，经过一些变化就可以得到适应度函数。另外就是这些变化可以不唯一的。 二、适应度函数 适应度函数跟 想要实现什么功能有关，把粒子对应成你问题的候选解，适应度函数用来评价给出的这个候选解（粒子）的好坏（好坏的评价标准需要一个量化指标，也就是，粒子的适应度值） 适应度用于评价个体的优劣程度，适应度越大个体越好，反之适应度越小则个体越差;根据适应度的大小对个体进行选择，以保证适应性能好的个体有更多的机会繁殖后代，使优良特性得以遗传。因此，遗传算法要求适应度函数值必须是非负数，而在许多实际问题中，求解的目标通常是费用最小，而不是效益最大，因此需要将求最小的目标根据适应度函数非负原则转换为求最大目标的形式