Question

我想解决的问题基于以下代码：

我的功能有很多变量，但基本上是相同的。我有一组需要在给定约束下优化的变量。一些变量必须是离散的。但是，它们只能取值0和1，我不必指定它们，如示例中所示。（虽然我尝试了两种方法）

首先，我创建了上边界和下边界，分别创建了一个大小为1x193的变量。

[lb,ub] = GWO_LUBGA(n_var,n_comp,C,n_comp);

然后我调出约束。由于我有离散值，我不能使用等式约束。因此，我使用此处提出的解决方法：

https://www.mathworks.com/help/gads/examples/solving-a-mixed-integer-engineering-design-problem-using-the-genetic-algorithm.html

ObjCon = @(x) funconGA(x,C,ub,n_comp);

目标函数相同：

ObjFcn = @(x) CostFcnGA(x,C);

然后我把它传递给遗传算法：

[Pos,Best,~,GWO_cg_curve] = ga(ObjFcn,n_var,[],[],[],[],lb,ub,ObjCon,C.T*6+2:C.T*8+1,opts);

n_var = 193和C.T=24

当我尝试编译时，收到以下错误：

使用ga时出错（第366行）连接的矩阵的尺寸不一致。

第366行包含以下代码。不幸的是，gaminlp无法打开。

% Call appropriate single objective optimization solver
if ~isempty(intcon)   
[x,fval,exitFlag,output,population,scores] = gaminlp(FitnessFcn,nvars, ...
    Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,NonconFcn,intcon,options,output,Iterate);

输入随机值时，两个匿名函数都有效。造成这种错误的原因是什么？

Matlab - 混合整数优化的遗传算法

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