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
$ {) Y) m, Q1 q0 Z3 c% J  F- T6 U
) j0 `/ P6 c& Y! r/ v% TP  %训练数据的输入
T  %训练数据的输出
nntwarn off
5 s1 y  n# g) H[Pn,minP,maxP,Tn,minT,maxT]=premnmx(P,T);
) c! ?% a; U; o4 M2 e  E6 d$ S4 W$ t( Z# M
%创建网络
/ p  G0 V; v4 a" q! rnet=newff(minmax(Pn),[15,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
( \2 c. o2 t  n+ L6 K+ i%设置训练参数
net.trainParam.show=50;
, t  y' N& U! \- k0 W* T6 jnet.trainParam.lr=0.05;
. [0 }2 U* I2 Inet.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
- |+ [) X. D5 K! [- P%训练网络
net=train(net,Pn,Tn);
5 ^& }7 p8 t7 c* K! }1 wyn=sim(net,Pn)
y=postmnmx(yn,minT,maxT)
$ Y! R# R9 U) f' D. e/ a1 h( Csave BPnet net  %保存网络
# E$ n# p) Z: \5 t1 x



+ W* Q: g0 ^- }( `" b$ N6 O8 m) i* Bload BPnet
0 J: F% x  X5 P% K0 o5 a5 N4 X  r! XY=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。
, W# e/ e6 ^# [' f5 B

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]

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
6 [, E2 S& J2 z

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