遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码
GreenSim http://blog.sina.com.cn/greensim 2008-11-15 10:02:02
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
目:遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码
遗传算法优化神经网络有两种情况,一种是把遗传算法用于神经网络的训练,充
分利用遗传算法全局搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量,
再用其它训练算法(如BP算法),得到最终的神经网络结构,另外一种情况,则
是把训练好的神经网络作为黑箱函数,用遗传算法搜索该黑箱函数的最大值。本
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function [Yp,Xp,LC1,LC2]=MYGA(bpnet,M,N,Pm,LB,UB,XX,YY)
%%
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%% 输入
参数
转速和进给参数表a氧化沟运行参数高温蒸汽处理医疗废物pid参数自整定算法口腔医院集中消毒供应
列
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
% bpnet 训练好的神经网络
% M 遗传进化迭代次数
% N 种群规模(取偶数)
% Pm 变异概率
% LB 决策变量的下边界,1×5
% UB 决策变量的上边界,1×5
% XX 原始训练数据的输入部分
% YY 原始训练数据的输出部分
%% 输出参数列表
% Yp 最优个体对应输出值
% Xp 最优个体,1×5
% LC1 收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
% LC2 收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
%% ---------------------------------------------------------------
%第一步:变量初始化
LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1
LC2=LC1;%收敛曲线2
%第二步:随机产生初始钟群
farm=zeros(N,5);
for i=1:N
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for j=1:5
farm(i,j)=(UB(j)-LB(j))+B(j);
end
end
counter=0;%设置迭代计数器
while counter
=f2
farm(i,:)=FARM(Ser(2*i-1),:);
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm(i,:)=FARM(Ser(2*i),:);
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%记录最佳个体和收敛曲线
maxfitness=max(fitness);
meanfitness=mean(fitness);
LC1(counter+1)=maxfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
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LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
pos=find(fitness==maxfitness);
Xp=farm(pos(1),:);
Yp=maxfitness;
%第五步:变异
for i=1:N
if Pm>rand&&i~=pos(1);%变异概率为Pm
X=farm(i,:);
p1=unidrnd(5);
farm(i,:)=X;
end
end
counter=counter+1;
disp(counter);
end
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