求助：基于BP神经网络模型的遗传算法多参数优化程序

austin2008

%BP神经网络的建立

P  %训练数据的输入
T  %训练数据的输出
nntwarn off
[Pn,minP,maxP,Tn,minT,maxT]=premnmx(P,T);
. j% F) V" }$ f+ [
%创建网络
1 }1 g1 D: B9 _1 R: g8 d1 e9 t/ wnet=newff(minmax(Pn),[15,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
6 v/ e% N' L1 D" e  N. U# Z%设置训练参数
  F7 ~; u" {+ U+ N( N6 H4 ^% anet.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
%训练网络
net=train(net,Pn,Tn);
0 r% `! U; m! ^$ A) R" N6 myn=sim(net,Pn)
y=postmnmx(yn,minT,maxT)
save BPnet net  %保存网络

. ~! T$ y/ k8 M; ~2 e% Q/ C4 G6 e( }# j
) L; F/ g9 }& J, n

load BPnet
" H; ~# {! y. Q9 c# BY=sim（net，X）；%X=[x1 x2 x3 x4 x5 ] ，维数与训练的输入P相同
8 m& I0 N& {4 [3 x2 S                        %Y＝f（X）  Y与X的关系是通过BP神经网络训练出来的。


. z5 a, I7 }" q8 g0 l7 d现在我想用遗传算法对上述模型进行优化，使得x1,x2,x3,x4,x5五个变量适当组合使得Y为最佳值。x1∈[30,100],x2∈[5,12],x3∈[25,33],x4∈[15,25],x5∈[19,30]
: v, _9 _8 o3 k( Z+ _7 P( q
我现在不知道怎么定义遗传算法的适应值函数f(x)，使得遗传算法程序能对多变量（x1，x2，x3,x4,x5）进行优化，麻烦热心的朋友给个解决的办法或建议，另外是用二进制编码还是实数编码我也不是很清楚，若有提供相关的例子和源码那就更加感激了，我是新手，还请诸位多多关照

xczxtxy

心有多远，我们就能走多远

minedoc

关注..。。。。。

灰色记忆

只为积分...333333
* [' B+ B2 }/ B0 D" x; |

天空飞翔222

真心看不懂啊啊啊

shlovehl

MARK一下，以后还会回来看的