非线性函数:y=x21+x22y=x12+x22 回到顶部 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值对应个体。神经网络预测用遗传算法得到最优个...
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了...
运用MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题, 编程过程如下: function f1=func(x) %第一目标函数 f1=x(:,1).*x(:,1
二、遗传算法简介(附课程作业报告) 1 引言 2 遗传算法理论 2.1 遗传算法的生物学基础 2.2 遗传算法的理论基础 2.3 遗传算法的基本概念 2.4 标准的遗传算法 2.5 遗传算法的特点 2.6 遗传算法的改进方向 3 遗传算法流程 4 关键参数说明 三、部分源代码 clear all clc close all %% 参数 parameter.nvar = 2; p...
基于Matlab遗传算法的非线性方程组优化程序 clear,clc;%清理内存,清屏 circleN=200;%迭代次数 format long %构造可能解的空间,确定染色体的个数、长度 solutionSum=4;leftBoundary=-10;rightBoundary=10; distance=1;chromosomeSum=500;solutionSumError=0.1;...
【非线性函数拟合】基于遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合matlab代码,1简介传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神
陈广洲;解华明;鲁祥友.Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用.计算机技术与发展.2008.246-248陈广洲,解华明,鲁祥友,CHEN Guang-zhou,XIE Hua-ming,LU Xiang-you. Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用[J].计算机技术与发展 2008.doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2008.03.069陈广洲,解华明,鲁祥友. MATLAB...
建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。如 function [c,ceq]=NonCon(x)c=x(1)^2+x(2)^2-9;ceq=[];然后，再用ga（）函数调用，如 [x, fval, exitflag] =ga(o@FitFun,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,NonCon)
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该代码是免费提供的 Tamilselvi Selvaraj NSGA II Matlab 代码的修改版本,能够解决带约束的混合整数非线性规划。 使用上述算法解决了几个基准问题,包括整数变量的问题。 指导方针: 打开“NSGA_II_Abril_Test.m”。 选择您想要的“p”基准问题(p=2 ---> ZDT1 问题)。 运行“NSGA_II_Abril_Test.m” ...