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遗传算法mAtlAB程序

遗传算法我懂,我的论文就是用着这个算法,具体到你要遗传算法是做什么?优化什么的。。。我给你一个标准遗传算法程序供你参考: 该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优: %% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量...

我给你一个标准遗传算法程序供你参考: 该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优: %% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 clc clear %% 初始化遗传算法参数 %初始化参数 maxgen=100; %进化代数,即迭代次数 sizep...

假如你想要编码为x,设x的范围是【min,max】,二进制编码长度为10,那二进解码方式是:x*(max-min)/1023,这个不用开始编码,开始你可以用rand(n,10)产生n个样本的随机数,然后优化即可。 不是能把“数学模型中的目标函数和每一条约束函数分别编...

例如: 已知数据队列 buf=【5410。。。。。】 x取值 1:n n是队列长度 函数 f(x)=a+b*sin(c*x+d) . avg 是队列平均值 a b c d 为参数 a范围 (2/3,1)*avg b范围 (0,1/3)*avg c的范围 (0,24*pi) d (0,2*pi) 1、首先定义目标函数 functio...

简单介绍一下思路: 最重要的是确定适应度函数,只要确定这个函数就很容易了,就用你不会编程,直接调用matlab的工具箱就行了。 1st.设置种群规模,并初始化种群p,并计算各个个体的适应度。 例如,20个个体,每个个体包含5个变量,x1,x2,x3,x4,...

把下面的(1)-(7)依次存成相应的.m文件,在(7)的m文件下运行就可以了 (1) 适应度函数fit.m function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen) fitness=len; for i=1:length(len) fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m...

function selected =selection (pop , popsize , stringlength , dimension) //选择算子,其中参数pop表示种群,popsize表示种群规模,stringlength表示染色体的长度,dimension表示维数 popsize-new =size(pop , 1); //popsize-new表示pop种群...

1. 遗传算法实现过程 现实生活中很多问题都可以转换为函数优化问题,所以本文将以函数优化问题作为背景,对GA的实现过程进行探讨。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式,为了不是一般性,我们可以将所有求最优值的情况都转换...

我给你写个正确的吧,你看, % 清空环境变量 clc clear % %% 网络结构建立 %读取数据 load data input output %节点个数 inputnum=2; hiddennum=5; outputnum=1; %训练数据和预测数据 input_train=input(1:1900,:)'; input_test=input(1901:2000...

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