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
7 q0 o% H, b7 ~+ R0 ]
8 R9 P8 Q3 l0 X, E- Q9 KP  %训练数据的输入
# Y; E$ q  y4 q7 ]. I% ^T  %训练数据的输出
nntwarn off
. n: E) p$ B- @- |) P[Pn,minP,maxP,Tn,minT,maxT]=premnmx(P,T);
+ b7 r/ B8 c2 ^7 Q2 u( P
%创建网络
net=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;
& {! B  J! [/ Pnet.trainParam.goal=0.001;
%训练网络
net=train(net,Pn,Tn);
yn=sim(net,Pn)
! W5 W5 Q; z4 |. e3 F$ o# ky=postmnmx(yn,minT,maxT)
* u- r' p( |* g4 _, ~; hsave BPnet net  %保存网络
: K- O8 }/ H8 r% R6 v

( r1 q  L" j, G

; U- {# W$ o$ G' [load BPnet
Y=sim（net，X）；%X=[x1 x2 x3 x4 x5 ] ，维数与训练的输入P相同
; \9 [/ j7 |9 }  S' I' s4 }' N' p                        %Y＝f（X）  Y与X的关系是通过BP神经网络训练出来的。
$ j# q& I* y* ^
  ~1 b) I, p0 O* ?& V
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]
1 B% Q6 X& M% T/ n3 J1 ~
  A1 V8 A* g$ W' I0 S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
* G+ o: z- d7 k8 a: s7 @) q% O

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