遗传算法非优化参数的约束条件怎么设置

在matlab中进行遗传算法优化，变量X1（比如说是压力） 的范围是1-15，这个上下边界可以在优化模块直接添加[1,15]，但是还有一个变量T2（比如说是温度），要小于850K，但是这个变量T2是可以由X1求出来的（比如T2=X15+7），本质上就是一个变量，问题是：T2小于850K这个限制条件我该怎么额外添加呢，我知道可以把T2=X15+7的关系式带入T2<850K中先手动计算出变量X1的范围，用X1的范围来表示T2<850K这个约束条件，但是如果变量增多时就非常麻烦了，有没有简单的办法直接添加T2<850K这个约束条件，谢谢

2个或多个变量是非独立的，有3种处理方法：一是消去变量，就是你在文中说的，而是可行域检测，即检验生成解是否满足约束，三是松弛法，包括外点法和内点法。
不是一两句能说清，你可以搜一下就明白了

该回答引用ChatGPT

可以在遗传算法中加入约束函数来限制变量的范围。具体的做法是，在遗传算法优化的代码中加入一个判断语句，在变量X1的生成和变换过程中，通过计算T2的值来判断T2是否符合题目中的限制条件T2<850K，如果不符合，则对X1进行适当的调整，使得T2的值符合题目中的限制。

function [X1, T2] = mutation(X1, T2)
   T2 = X1 + 7;
   if T2 > 850
       X1 = X1 - (T2 - 850);
   end
end

以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
。

可以使用优化器的“constraint”功能来添加约束条件。 例如：

optimization_options = optimset( 'Constraints' , @(x) {x<=-10;x>=10} );