㈠ 求助：如何添加有约束条件的新变量
1、一般有两种方法，一种是在生成初始种群时只生成满足约束的个体；另一种是随机产生个体，并且在随后的操作中判断个体是否满足约束条件。
2、这是遗传算法的特点咐辩决定的；遗传算法是一种随机搜索算法，每次都因种群规模的不同、参数的不同而得到不同的结果。即便参数都相同，每次运算得到的近似最优解也不一定相同。一般取n次运算中的最好结果来作为最终的最优解。当然，如果你的约束条件设置不妥，或者参数设置不适当，那么也会造成每次运算的近似最优解相差过大，且质量不高。这衡蚂缺些都要物芹注意。
3、我用MATLAB自己编写遗传算法来解决问题，因为其自带的工具箱比较固定，只能解决简单、典型的问题。但你的问题稍加复杂时，工具箱的作用就发挥不出来。
㈡ 规划求解中1和2怎么约束
添加：显示“添加约束”举指漏对话框。在该对话框中，设置线正烂性规划问题中逗敬相应的约束条件。
在“单元格引用位置”框中，输入需奖对其中数值进行约束的单元格引用。其实是对应线性规划问题中约束条件的左端项（在Excel中用单元格表示）。
㈢ pso_Trelea_vectorized工具箱怎么解决带约束条件的最优化问题
只是约束自变量的取值范围，网上直接搜索“PSO工升闷具箱使用简介”，就有，如果是线性约束，网上也有人说了吵慎弯点，但却不好操作，我也孝稿在查找
㈣ PSO算法里不等式约束怎么编程啊 x1+x2<2这些不等式怎么在程序里实现两个变量的范围求解!急求，必重谢
我来说一种可行但不唯一的方案：
PSO求适应度函滚哗数F=f(x1,x2,...,xn)的最小值，如果你想添加比如x1+x2<2这样的不等式，就可以在计算完适应度函数F后，判断大余行变量是否满足你所要求的约束不等式，如果不满足，则可以给适应度函数值加入一个惩罚因子，比如原先函数值是21.5，加入惩罚因子inf（无穷大），就使得适应度函数值变成了无穷大毁念，这就达到了约束的效果；而如果满足约束不等式，就不加入惩罚因子。
就是这样子，不懂追问。
㈤ 怎么用pso工具箱求解约束问题
话说如果你还有限制条件的话，一般在pso主程序中加入，因为你拍袜携速度位置更新完后不约束粒子位置的话会好神跳出解空间。所以你所说的限制条件应该在主程序哩加入，而不是适应度函数（测试函数）。袭伏
㈥ PSO算法解决带约束条件的优化问题
解决方案1：
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㈦ creo中的约束是什么,如何添加和去除约束
creo中的约束是系统给对齐该约束并在图元旁边动态显示符号，主要是起到约束线条和点的作用。掘段
1、首先需要打开creo的软件页面，如图所示，直接按快捷键c弹出对话框。
㈧ pso的约束优化
约束优化问题的目标是在满足一组线性或非线性约束的条件下，找到使得适应值函数最优的解。对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。
一种简单的方法是，所有的微粒初始化时都从可行解开始，在更新过程中，仅需记住在可行空间中的位置，抛弃那些不可行解即可。该方法的缺点是对于某些问题，初始的可行解集很难找到。或者，当微粒位置超出可行范围时，可将微粒位置重置为之前找到的最好位置，这种简单的修正就能成功找到一系列Benchmark问题的最优解。Paquet让微粒在运动过程中保持线性约束，从而得到一种可以解决线性约束优化问题的PSO算法。Pulido引入扰动算子和约束处理机制来处理约束优化问题。Park提出一种改进的PSO算法来处理等式约束和不等式约束。
另一种简单的方法是使用惩罚函数将约束优化问题转变为无约束优化问题，之后再使用PSO算法来进行求解。Shi将约束优化问题转化为最小—最大问题，并使用两个共同进化的微粒群来对其求解。谭瑛提出一种双微粒群肢物的PSO算法，通过在微粒群间引入目标信息与约束信息项来解决在满足约束条件下求解目标函数的最优化问题。Zavala在PSO算法中引入两个扰动算子，用来解决单目标约束优化问题。
第三种方法是采用修复策略，将微粒发现的违反约束的解修复为满足约束的解。
约束满足
PSO算法设计的拆饥弯初衷是用来求解连续问题，，对微粒的位置和速度计算公式进行了重新定义，使用变量和它的关联变量存在的冲突数作为微粒的适应度函数，并指出该算法在求解约束满足问题上具有一定优势。Lin在Schoofs工作的基础上研究了使用PSO算法来求解通用的n元约束满足问题。杨轻云在Schoofs工作的基础上对适应度函数进行了改进，旅闷把最大度静态变量序列引入到适应度函数的计算中。
㈨ 数据库表怎么添加约束条件
第一步：新建数据库并设置可写权限
打开SQL Server管理器窗口，用本地用户登录；然后点击右键——新建数据库；完成之后将数据库文件及日志文件设置为可读可写，如图：
请改枯点击输入图片描述
㈩ 用matlab的optimization工具箱遗传算法，添加约束条件的问题。
你看到下边那个nonlinear constraint function了吗？
把你的约束写在一个m文件的function中，函数名比如取为：xconstr
则将@xconstr写到nonlinear constraint function后面的框里，应该就可以了。线性约册宴束的话直接写在上方的栏目中。
你的优化问题没看到，用遗传算法求解一般没有问题。这种智能优化算法的最大优点首隐在于求解多局部解优化问题时能得到全局性较好的最有解。如果你不考解的全局最优性的话，可以直接州芹银使用fmincon函数来求解。关于fmincon函数，可以在matlab命令行中输入 doc fmincon命令以查看帮助。