遗传算法参数优化
1. 如何用遗传算法优化svm的参数
将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中 function f1=func1(x) %第一目标函数 f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4; function f2=func2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; function GA() clear;clc;close all NIND=100; %个体数...
2. 我想用遗传算法来解决一个函数的优化问题。就是函数形式已知，涉及多个自变量，一个因变量，但是函数的参数
对于一般的函数，可以利用Matlab自带的GA optimaltool来解决，里面有详细的实例，看Matlab帮助文件。命令： optimtool('ga')
3. 为什么在多目标优化时选择遗传算法，而不用其他算法
会说不可以用其他算法了，遗传算法最精华就在于fitness，要是多目标优化也是把多个目标融合在一起 变成一个目标 然后再结合实际目标意义（越大越优，越小越优）进行计算fitness。至于优点，在大多数智能搜索算法里面，遗传算法的全局最优概率最大！
4. 遗传算法优化BP神经网络是不是会使训练时间变慢！
1、遗传算法优化BP神经网络是指优化神经网络的参数；
2、因此，对训练时间没有影响。
5. 关于遗传算法优化BP神经网络的问题
程序：
1、未经遗传算法优化的BP神经网络建模
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%%%%%%%%
N=2000; %数据总个数
M=1500; %训练数据
%%%%%%%%%%%%%训练数据%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:N
input(i,1)=-5+rand*10;
input(i,2)=-5+rand*10;
end
output=input(:,1).^2+input(:,2).^2;
save data input output
load data.mat
%从1到N随机排序
k=rand(1,N);
[m,n]=sort(k);
%找出训练数据和预测数据
input_train=input(n(1:M),:)';
output_train=output(n(1:M),:)';
input_test=input(n((M+1):N),:)';
output_test=output(n((M+1):N),:)';
%数据归一化
[inputn,inputs]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputs]=mapminmax(output_train);
%构建BP神经网络
net=newff(inputn,outputn,5);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%测试样本归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputs);
%BP神经网络预测
an=sim(net,inputn_test);
%%网络得到数据反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputs);
figure(1)
%plot(BPoutput,':og');
scatter(1:(N-M),BPoutput,'rx');
hold on;
%plot(output_test,'-*');
scatter(1:(N-M),output_test,'o');
legend('预测输出','期望输出','fontsize',12);
title('BP网络预测输出','fontsize',12);
xlabel('样本','fontsize',12);
xlabel('优化前输出的误差','fontsize',12);
figure(2)
error=BPoutput-output_test;
plot(1:(N-M),error);
xlabel('样本','fontsize',12);
ylabel('优化前输出的误差','fontsize',12);
%save net net inputs outputs
2、遗传算法优化的BP神经网络建模
（1）主程序
%清空环境变量
clc
clear
%读取数据
load data.mat
%节点个数
inputnum=2;
hiddennum=5;
outputnum=1;
%训练数据和预测数据
input_train=input(1:1500,:)';
input_test=input(1501:2000,:)';
output_train=output(1:1500)';
output_test=output(1501:2000)';
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%构建网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%% 遗传算法参数初始化
maxgen=10; %进化代数，即迭代次数
sizepop=30; %种群规模
pcross=[0.3]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.1]; %变异概率选择，0和1之间
%节点总数
numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;
lenchrom=ones(1,numsum);
bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %数据范围
%------------------------------------------------------种群初始化------------------------------%------------------
--------
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
%avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体
%初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %编码
x=indivials.chrom(i,:);
%计算适应度
indivials.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
%avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
%trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代求解最佳初始阀值和权值
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
indivials=Select(indivials,sizepop);
% avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解码
indivials.fitness(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
%avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
% trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%% 遗传算法结果分析
%figure(3)
%[r c]=size(trace);
%plot([1:r]',trace(:,2),'b--');
%title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
%xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
%legend('平均适应度','最佳适应度');
disp('适应度 变量');
x=bestchrom;
%% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
% %用遗传算法优化的BP网络进行值预测
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x
(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
net.b{2}=B2;
%% BP网络训练
%网络进化参数
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
%net.trainParam.goal=0.00001;
%网络训练
[net,per2]=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);
error=test_simu-output_test;
%figure(4);
hold on;plot(1:500,error,'r');
legend('优化前的误差','优化后的误差','fontsize',12)
(2)编码子程序code.m
function ret=Code(lenchrom,bound)
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom input : 染色体长度
% bound input : 变量的取值范围
% ret output: 染色体的编码值
flag=0;
while flag==0
pick=rand(1,length(lenchrom));
ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值，编码结果以实数向量存入ret中
flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性
end
(3)适应度函数fun.m
function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)
%该函数用来计算适应度值
%x input 个体
%inputnum input 输入层节点数
%outputnum input 隐含层节点数
%net input 网络
%inputn input 训练输入数据
%outputn input 训练输出数据
%error output 个体适应度值
%提取
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%网络进化参数
net.trainParam.epochs=20;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.show=100;
net.trainParam.showWindow=0;
%网络权值赋值
net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
net.b{2}=B2;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
an=sim(net,inputn);
error=sum(abs(an-outputn));
(4)选择操作Select.m
function ret=select(indivials,sizepop)
% 该函数用于进行选择操作
% indivials input 种群信息
% sizepop input 种群规模
% ret output 选择后的新种群
%求适应度值倒数
[a bestch]=min(indivials.fitness);
%b=indivials.chrom(bestch);
%c=indivials.fitness(bestch);
fitness1=10./indivials.fitness; %indivials.fitness为个体适应度值
%个体选择概率
sumfitness=sum(fitness1);
sumf=fitness1./sumfitness;
%采用轮盘赌法选择新个体
index=[];
for i=1:sizepop %sizepop为种群数
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
for i=1:sizepop
pick=pick-sumf(i);
if pick<0
index=[index i];
break;
end
end
end
%index=[index bestch];
%新种群
indivials.chrom=indivials.chrom(index,:); %indivials.chrom为种群中个体
indivials.fitness=indivials.fitness(index);
%indivials.chrom=[indivials.chrom;b];
%indivials.fitness=[indivials.fitness;c];
ret=indivials;
(5)交叉操作cross.m
function ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)
%本函数完成交叉操作
% pcorss input : 交叉概率
% lenchrom input : 染色体的长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% ret output : 交叉后的染色体
for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue控制）
% 随机选择两个染色体进行交叉
pick=rand(1,2);
while prod(pick)==0
pick=rand(1,2);
end
index=ceil(pick.*sizepop);
% 交叉概率决定是否进行交叉
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick>pcross
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 随机选择交叉位
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
pick=rand; %交叉开始
v1=chrom(index(1),pos);
v2=chrom(index(2),pos);
chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性
flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性
if flag1*flag2==0
flag=0;
else flag=1;
end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉
end
end
ret=chrom;
(6)变异操作Mutation.m
function ret=Mutation(pmutation,lenchrom,chrom,sizepop,num,maxgen,bound)
% 本函数完成变异操作
% pcorss input : 变异概率
% lenchrom input : 染色体长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% opts input : 变异方法的选择
% pop input : 当前种群的进化代数和最大的进化代数信息
% bound input : 每个个体的上届和下届
% maxgen input ：最大迭代次数
% num input : 当前迭代次数
% ret output : 变异后的染色体
for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次变异操作，染色体是随机选择的，变异位置也是随机选择的，
%但该轮for循环中是否进行变异操作则由变异概率决定（continue控制）
% 随机选择一个染色体进行变异
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
index=ceil(pick*sizepop);
% 变异概率决定该轮循环是否进行变异
pick=rand;
if pick>pmutation
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 变异位置
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick*sum(lenchrom)); %随机选择了染色体变异的位置，即选择了第pos个变量进行变异
pick=rand; %变异开始
fg=(rand*(1-num/maxgen))^2;
if pick>0.5
chrom(i,pos)=chrom(i,pos)+(bound(pos,2)-chrom(i,pos))*fg;
else
chrom(i,pos)=chrom(i,pos)-(chrom(i,pos)-bound(pos,1))*fg;
end %变异结束
flag=test(lenchrom,bound,chrom(i,:)); %检验染色体的可行性
end
end
ret=chrom;
6. 经济最优单目标遗传优化算法怎么实现
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
sizepop=20; %种群规模
pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间
lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体
%% 初始化种群计算适应度值
% 初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%计算适应度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代寻优
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解码
indivials.fitness(j)=fun(x);
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束
%% 结果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('适应度曲线','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('适应度 变量');
x=bestchrom;
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);
7. 遗传算法多参数优化每次运行结果都不一样，而且差别挺大
遗传算法对径向基函数参数的初始化是随机的，然后不断迭代优化，基本上每次运行后，得到的参数是不同的，这样能保证遗传算法优化的多样性，避免陷入定制
8. 遗传算法的优缺点
优点：
1、遗传算法是以决策变量的编码作为运算对象，可以直接对集合、序列、矩阵、树、图等结构对象进行操作。这样的方式一方面有助于模拟生物的基因、染色体和遗传进化的过程，方便遗传操作算子的运用。
另一方面也使得遗传算法具有广泛的应用领域，如函数优化、生产调度、自动控制、图像处理、机器学习、数据挖掘等领域。
2、遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。它仅仅使用适应度函数值来度量个体的优良程度，不涉及目标函数值求导求微分的过程。因为在现实中很多目标函数是很难求导的，甚至是不存在导数的，所以这一点也使得遗传算法显示出高度的优越性。
3、遗传算法具有群体搜索的特性。它的搜索过程是从一个具有多个个体的初始群体P(0)开始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的点。
另一方面由于传统的单点搜索方法在对多峰分布的搜索空间进行搜索时很容易陷入局部某个单峰的极值点，而遗传算法的群体搜索特性却可以避免这样的问题，因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性。
4、遗传算法基于概率规则，而不是确定性规则。这使得搜索更为灵活，参数对其搜索效果的影响也尽可能的小。
5、遗传算法具有可扩展性，易于与其他技术混合使用。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点。
缺点：
1、遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题。
2、由于单一的遗传算法编码不能全面将优化问题的约束表示出来，因此需要考虑对不可行解采用阈值，进而增加了工作量和求解时间。
3、遗传算法效率通常低于其他传统的优化方法。
4、遗传算法容易出现过早收敛的问题。
(8)遗传算法参数优化扩展阅读
遗传算法的机理相对复杂，在Matlab中已经由封装好的工具箱命令，通过调用就能够十分方便的使用遗传算法。
函数ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最优解，fval是最优值，@fitnessness是目标函数，nvars是自变量个数，options是其他属性设置。系统默认求最小值，所以在求最大值时应在写函数文档时加负号。
为了设置options，需要用到下面这个函数：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通过这个函数就能够实现对部分遗传算法的参数的设置。
9. matlab上的遗传算法函数优化
用ga函数，ga函数就是遗传算法的函数，它的调用格式为：
x
=
ga(fitnessfcn,nvars,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
fitnessfcn就是待优化函数，nvars为变量个数，然后后面的lb是下界，ub是上界，你这个问题就需要这4个位置的参数，其他位置的参数用[]代替就行，由于ga函数默认是求待优化函数的最小值，所以要想求最大值需要把待优化函数取负，即编写为
function
y=myfun(x)
y=-x.*sin(10*pi.*x)-2;
把这个函数存为myfun.m，然后在命令行里敲
x=ga(@myfun,1,[],[],[],[],[1],[2])
会返回
optimization
terminated:
average
change
in
the
fitness
value
less
than
options.tolfun.
x
=
1.8506
由于遗传算法的原理其实是在取值范围内随机选择初值然后进行遗传，所以可能每次运行给出的值都不一样，比如再运行一次会返回
optimization
terminated:
average
change
in
the
fitness
value
less
than
options.tolfun.
x
=
1.6507
这个具体原因需要参考遗传算法的有关资料