MATLAB中的ga算法，如何如何获得每一步计算数值

试试以下方法（忘了在网上哪里找的），先调出来图像，

比如options.PlotFcns={ @gaplotbestf｝，然后取句柄，

h=findobj(gcf,'Type','Line') %获取当前图窗的handle

x = get(h,'xdata') % 坐标数据cell数据

y = get(h,'ydata')

x,y可能是cell型，想要的数据在x{ }, y{ }里取（比如，打开x,y，查看x,y与你迭代步数相同的维度的两个cell元素就有最佳值和均值等数据）

你试一下把options=gaoptimset(options,'InitialPopulation',X0)

改一下

以为你得到的结果是options，但在调用gaoptimset这个函数的时候又把它当成参数输入了，这样就错了，改成opts=gaoptimset(options,'InitialPopulation',X0)

用遗传算法求最大值问题，可以这样来解决。

1、将最大值问题转换为最小值问题，即   max Z =- min Z；

2、建立其自定义函数，即

z=-(f1*40^1.5/1+f2*30^1.5/2+f2*20^1.5/2+。。。+f12*127^1.5/2+f12*5^1.5/4)

其中：f1,f2,f3,。。。f11,f12为0，1变量，可以用sign（）符号函数来处理。

3、用遗传算法ga（）函数求解，使用方法

objectivef=@ga_func

nvars=12

[x, fval] =ga(objectivef,nvars)

4、编程运行后得到

f1=1,f2=1,f3=1,f4=0,f5=1,f6=0,f7=1,f8=1,f9=1,f10=1,f11=1,f12=1

Zmax=27329.5018

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