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Bp遗传算法mAtlAB程序

原理大概是,设置一个初始种群,种群里的个体就是平滑因子,经过遗传算法的选择、交叉、变异后,逐渐找到一个最佳的spre...

你提供的代码是一个基本的BP神经网络训练过程。一般都是用GA训练,之后再用改进动量法继续训练,直至最后达到目标。 遗...

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...

数据有吗?

fit = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 16*x(1)- 5*x(1)*x(2); options = gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,... 'CrossoverFraction', 0.8, 'ParetoFraction', 0.5); [x fval] = ga(fit,2,[1 1],20,[],[],[0;0],[20;10],[],options); x...

MaxGenerations,是迭代次数,是用循环语句实现的,如果求解空间不大,改小点就好,population 是每次迭代的并行运算数量。我个人在求解中发现,该值对结果影响较大,一般不要改变。crossoverfraction,变异系数,与运算复杂度无关。 如果程序运...

我运行了一下没出现你说的错误,你换个版本试一下吧,估计是软件的事。

Matlab本身就集成了遗传算法,留有接口可以进行二次开发。 遗传算法可以求解多个变量,比如200多个变量都可以。

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...

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