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32基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法-文庫吧資料

2024-10-20 16:39本頁面
  

【正文】 小即種群中個體的數(shù)目 variableBounds:表示變量邊界的矩陣 evalFN:適應(yīng)度函數(shù) evalOps:傳給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù) options:選擇編碼形式: 1為浮點編碼 ,0為二進(jìn)制編碼 遺傳算法工具箱 ?進(jìn)行遺傳操作 ?指令格式: function [x,endPop,bPop,traceInfo]=ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts, termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps) ?參數(shù)說明: ( 1)輸出參數(shù) ?X:求得的最優(yōu)解 ?endPop:得到的最終種群 ?bPop:最優(yōu)種群的搜索軌跡 ?traceInfo:每代的最優(yōu)值和均值矩陣 ( 2)輸入?yún)?shù) ?Bounds:代表變量上下界的矩陣 ?startPop:可以從初始化函數(shù)中得到的初始解矩陣 ?evalFN:適應(yīng)度函數(shù) ?termFN:終止函數(shù)的名稱 ?termOps:終止函數(shù)的參數(shù) ?selectFN:選擇函數(shù)名 ?selectOpts:選擇參數(shù) ?xOver
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