matlab自适应遗传算法代码(matlab遗传算法设置)

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本文目录一览：

• 1、如何用matlab解决多元遗传算法问题?
• 2、遗传算法优化概率神经网络的matlab代码
• 3、matlab遗传算法代码检查错误

如何用matlab解决多元遗传算法问题?

用遗传算法求最大值问题，可以这样来解决。将最大值问题转换为最小值问题，即 max Z =- min Z；建立其自定义函数，即 z=-(f1*40^5/1+f2*30^5/2+f2*20^5/2+。。

遗传算法在matlab里有两个函数，分别是ga和gaoptimset，前者用来调用遗传算法，后者用来设定遗传算法的参数，具体内容可以doc ga查看，遗传算法有哪些参数可以直接在命令窗口输入gaoptimset查看，祝好。

(3)再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在上述哪个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。（4）交叉(交配)运算。

对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型：遗传算法 式中为决策变量，为目标函数式，式2-2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。

ga就是用遗传算法，具体功能可以输入doc ga查看。遗传算法一般用于预测的，用于分类问题需要更改，不知道你想怎么修改。

对于类似a+b+c+d+e=1的约束，只能是尽量随机又均匀地生成若干点，作为初始，来探索这个五维空间。对于a至d采用随机生成的方式，e的值用1去减，如此可保证约束成立。

遗传算法优化概率神经网络的matlab代码

1、a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。c)选择运算：将选择算子作用于群体。

2、仅从这两行代码里面，就大概只能看出这个意思了。不过简单一说，现在看不出来这个遗传算法的核心是什么样的，一般的神经网络里面只有连锁交换定律的应用，一般没有基因分离定律的应用。

3、步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 随机生成2000组两维随机数(x1，x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。

matlab遗传算法代码检查错误

从你的程序看，目标函数是有问题的，只有[out]=displacement(x)；是不行的，前面要加上function 功能符，下面还要加上算式，末尾加上end字符。

由于有代沟，所以plot中的variable是36*20的，而I对应的ObjV是40*1的，所以I可能取40个值，但variable只有36行，所以出错。在“gen=gen+1；%代计数器增加”后加variable=bs2rv(Chrom，FieldD)，你调试一下试试。

gaoptimset用法有误，matlab认为其为一个字符串变量。检查你的程序，要学会根据matlab反馈的报错信息，来确定错误所在。

遗传算法本身就是不稳定的，所以有时可以有时不行。建议1）结合实际问题，把无约束的ga改成带有约束的，然后再去迭代。或者调整遗传代数。

可能的原因是：gatbx工具箱下的crtbp函数的文件名为CRTBP.M，大小写不统一所以出现了warning，需要把把它改为小写的crtbp.m；gatbx属于第三方工具箱，MATLAB自身对它是没有说明的，所以搜不到这些 遗传算法 的指令。

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