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
8 ^4 z  a5 W' y# m# z
P  %训练数据的输入
; ]/ Q; y/ P) A& K4 w! b( N/ d; mT  %训练数据的输出
nntwarn off
[Pn,minP,maxP,Tn,minT,maxT]=premnmx(P,T);

%创建网络
8 Y3 G6 Q' o. G& Fnet=newff(minmax(Pn),[15,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
%设置训练参数
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.epochs=1000;
9 g; M% h! Z, W! g, Knet.trainParam.goal=0.001;
%训练网络
net=train(net,Pn,Tn);
) P* S# e" \# P$ R, syn=sim(net,Pn)
y=postmnmx(yn,minT,maxT)
save BPnet net  %保存网络
8 K# K& j; L+ g+ y. x

3 b  d7 T# r8 ]8 |$ a+ e

load BPnet
Y=sim（net，X）；%X=[x1 x2 x3 x4 x5 ] ，维数与训练的输入P相同
                        %Y＝f（X）  Y与X的关系是通过BP神经网络训练出来的。
9 I% H# s0 v3 P: Y
$ a; \: [% r% j& x* j! F
- ?" q/ v' s0 a+ Y1 t  b# e; y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]
3 ?' f8 j) k: x* `% m
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

shlovehl

MARK一下，以后还会回来看的

天空飞翔222

真心看不懂啊啊啊

灰色记忆

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, i* Q3 Q5 _% M! c$ k# m! W

minedoc

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心有多远，我们就能走多远