回顾一下数据拟合过程，我们有一组数据，并且知道一般表达式，以及表达式中参数的粗略值，也就是拟合参数的初始值，最后一般都能拟合出精确的参数值。
但是，如果表达式中参数个数较多，各个参数的粗略值估计不准，用一般的方法很容易找到一个局域最优解，而我们需要的是全局最优解。
接下来，我们通过一个简单的例子，来介绍利用 MATLAB 自带的
遗传算法工具箱 (
ga) 来进行数据拟合。
遗传算法数据拟合
创建一组数据，并加上随机噪声，其代码和图像如下。
x
数据点满足的一般表达式写成
为了拟合出参数值，写出最重要的
适应度函数。
function
设置各个参数的大致范围
LB
用 ga 函数拟合
ObjectiveFunction
最后得到结果
得到的结果和其表达式 (
) 中准确的参数 (
) 还是挺相近的，偏差 (fval) 来自于加上的噪声。将拟合曲线和数据点画在同一张图中。
用 ga 拟合的优点
对表达式参数的初值要求不高，适合多参数的拟合过程，最重要的是，不用自己写遗传算法真好。
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