% 参数初始化 raw_materials = [5.5, 6.2,7.8]; %原材料长度 material_costs = [18, 22,28]; % 原材料成本 orders = [10, 20,20, 15]; % 订单量 widths = [1.6, 1.8,1.7, 1.5]; % 目标宽度 heights = [2.2, 2.4,2.3, 2.0]; % 目标高度 prices = [480, 680,550, 420]; % 单价 kerf = 0.005; %锯口宽度 tolerance =0.01; %允许误差 % 缺陷信息 (原材料类型,起始位置,缺陷长度) defects = { [1,1.0, 0.03; 1,2.5, 0.04], % 类型1的缺陷 [2, 0.5, 0.02; 2,1.8, 0.05], %类型2的缺陷 [3,3.0, 0.03] %类型3的缺陷 }; %遗传算法参数 options = optimoptions('ga', 'PopulationSize',100, ... 'MaxGenerations',200, ... 'Di

MATLAB的遗传算法(GA)不能同时处理整数约束和等式约束。需要修改代码来解决这个问题。以下是修改建议： 1. 修改约束函数，将等式约束转换为不等式约束 2. 或者改用其他优化算法如intlinprog 修改后的代码示例： ```matlab % 修改约束函数 function [c, ceq] = constraints(x) % 订单量不超过需求 c1 = x(1:4) - [10, 20, 20, 15]; % 尺寸约束和缺陷约束(转换为不等式) c2 = abs(check_cutting_feasibility(x)) - 0.001; % 允许微小误差 c = [c1; c2]; ceq = []; % 清空等式约束 end % 修改检查函数返回一个数值而不是布尔值 function feasibility = check_cutting_feasibility(x) % 实现具体的切割方案检查 % 返回0表示完全可行，正值表示不可行程度 feasibility = 0; % 示例值 end ``` 替代方案是使用intlinprog： ```matlab % 转换为线性规划问题 f = [ -480; -680; -550; -420; 18; 22; 28 ]; % 目标函数系数 A = [ eye(4) zeros(4,3) ]; % 订单量约束 b = [10; 20; 20; 15]; Aeq = []; beq = []; lb = zeros(7,1); ub = [orders*1.2; 100; 100; 100]; intcon = 1:7; [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); ``` 主要修改点： 1. 将等式约束转换为不等式约束 2. 允许微小误差而不是严格等式 3. 或者改用适合混合整数线性规划的intlinprog函数 注意：切割方案检查函数需要根据实际问题具体实现，当前示例中只是返回0作为占位符。 [2025-05-11 00:01:39 | AI问答 | 456点数解答]