matlab-particleswarm/遗传算法优化

我尝试使用粒子群/遗传算法来解决一个极大值问题。然而，函数一直给我极小值。如何改变它，使其找到最大值

我的简单代码如下：

options = optimoptions('particleswarm','Swarmsize',100);

[x2,fval2] = particleswarm(Rmodel.predictFcn,nvar,lb,ub,options);

Rmodel

是一个线性回归模型。我仅将其用于测试。

来自：

x=particleswarm（fun，nvars）

试图找到一个向量

x

，该向量可以实现 本地最小值

fun

nvars

是尺寸（设计编号 变量）的

fun

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我无法访问全局优化工具箱来测试particleswarm函数，但如果我理解正确，您只需翻转函数，而不是查找Rmodel.predictFcn的最小值，而是查找-Rmodel.predictFcn的最小值（注意减号）。

我找到了它。在matlab中，不能简单地使用-Rmodel.predictFcn

您需要定义一个函数处理程序。

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e、 g invPredict=@（x）-Rmodel.predictFcn（x）

我以前尝试过这个方法，但它为“function\u handle”类型的输入参数提供了未定义的一元运算符“-”。