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在mAtlAB,GA(遗传算法)模块中,如何能定义变量...

这个比较简单啊,在计算适应度的时候将要移除的个体的适应度调的很低就自动淘汰了这里是1的个数

options 可以不写 有默认设置 options是一个结构体 要用函数gaoptimset()设置 options=gaoptimset() 然后把options填到ga()里面 gaoptimset('属性名1',数值1,'属性名2',数值2......) 常用设置: 更多设置看帮助吧

首先回答你第一个问题:怎么加入变量的约束条件? 打开遗传算法工具箱的窗体中会有下图所示的选项,即是约束条件的编辑 至于添加的方式,这里要重点的提一下,首先将问题抽象成规划问题的标准形式(如果你不懂什么是标准形式的话,建议你去翻阅...

真巧,我在用遗传算法优化。GA是一个封装文件,调用的话只需要在工作空间打上相应的参数就行了。例如[xv,fv]=ga(@fitness,0,30,50,100,0.9,0.04,0.01)回车即可运算。其中fitness是调用的另一个M文件函数

ga不是遗传么 怎么成了神经网络

这个100在这里是起到限定条件的作用。如果g1>0或者g2>0这种情况,就不进行计算了,直接给出误差值100,这样,g1>0或者g2>0这种情况基本上就排除了,因为误差值非常高。这个数值可以改,改的比较大就可以了。目的是把结果中的g1>0和g2>0情况去掉...

x_binary = dec2bin(x);

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,...

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...

推荐用shefiled的GA工具箱,里面的子函数写的很好,调用很方便。 配合一本gA的书 学的很快; 另外 关于你这个问题, 你的目标函数和约束函数是否在工作目录下,还有 在调用的时候 在函数名前面加@试试, 希望能帮到你

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