❶ 運行遺基於遺傳演算法的BP神經網路MATLAB代碼程序時總是出錯！！！
請確認自己安裝了goat（下載-解壓-File-set path-add with subfolders-save(別忘了)-close）。
按照錯誤提示來說是系統無法找到nitializega等函數，說明沒有將函數所在目錄添加進path
❷ 已知輸入輸出數據，進行黑箱建模，得到傳遞函數，用什麼方法呢遺傳演算法神經網路操作步驟源程序
遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
附件包含好幾個用遺傳演算法優化神經網路初始權值的matlab程序，算是一個小合集，搜集了目前網上最流行的幾個GA-BP案例。運行前需安裝遺傳演算法工具箱GAOT，否則無法運行。
❸ 請教怎麼在matlab上安裝遺傳演算法工具箱啊，為什麼我安不上啊
安裝步驟
1.將GAOT工具箱文件拷貝至Matlab文件夾下，具體路徑為：
C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox。（也可以放在其他路徑，不一定放在toolbox裡面，比如C:\program files\MATLAB\R2009a也行）。
2.將GAOT工具箱路徑加入Matlab文件路徑之中。流程為：File-->Set Path-->Add with Subfolders。即，將C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夾加入該路徑系統中。
3. 重新啟動Matlab，運行。
4. 但是在重新啟動後，你會發現在命令窗口，會出現如下警告。即安裝遺傳工具箱後出現問題：Warning: Name is nonexistent or not a directory: \afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT
解決方案：打開gaot文件夾下的startup.m，這裡面寫著「path(path,'\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT');」只要將「\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT」改為goat當前所在的目錄，即「C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot」就可以了
5.測試是否安裝成功，方法如下：在命令窗口輸入：edit ga出現如下函數：function [x,fval,exitFlag,output,population,scores] = ga(fun,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)此時你會發現這是MATLAB自帶的ga函數，並不是你想要的工具箱中的ga函數，這樣會在以後應用工具箱編寫程序是發生錯誤。
6. 解決上述問題的方法：為了統一，不管你是高版本還是低版本，都可以通過將GAOT工具箱中的ga重命名為gaot_ga(名字可以隨你定，但是不能改為大寫GA，原因是MATLAB會默認大小寫函數是同一個函數，不信你可以用edit ga和edit GA驗證)，來實現解決上述問題。
這樣整個的GAOT工具箱安裝完備。
❹ 遺傳演算法及matlab代碼實現
深入探索遺傳演算法的世界，讓我們通過MATLAB代碼實現這一強大工具。遺傳演算法，如同自然界的演化過程，憑借其全局尋優和自適應特性，在無求導和連續性要求下尋求最優解。它的核心要素包括：基因型的二進制或浮點編碼，通過適應度函數評價個體表現，以及一系列智能選擇、交叉和變異操作。
想像一下，搜索問題就像袋鼠跳躍，遺傳演算法就像一次次的進化跳躍，不斷接近山峰。每個個體代表一個可能的解，種群間的競爭與合作驅動著演算法前進。從隨機生成初始群體，到通過輪盤選擇、交叉和變異產生新代，直到找到那顆璀璨的最優解星。
讓我們以尋找最大值為例，MATLAB代碼如下。初始化20個個體，每代迭代2000次，目標精度設定為0.01。二值化變數 [0,10] 到 [0,1023] 的轉換，通過decodechrom函數巧妙實現。適應度計算函數 (calfitvalue.m) 設定目標函數：x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)，負目標值設為0，便於評估。
選擇過程，selection.m 函數採用輪盤法則，根據個體的適應度比例隨機選擇。交叉操作在 crossover.m 中進行，以設定的概率進行單點交叉，生成新一代種群。而變異環節，mutation.m 負責在基因位上引入隨機性，保持搜索的多樣性。
在MATLAB的 gaot 工具箱中，這一切操作無縫集成，從種群初始化到優化迭代，再到最優解的輸出和曲線繪制，每個步驟都精心設計，確保演算法的高效運行。
現在，讓我們一起駕馭遺傳演算法的力量，通過實踐學習和理解這個強大的求解工具，在MATLAB的世界裡探索無盡的可能性。在數樂君的引導下，歡迎同學們一起加入這個知識探索之旅，共同體驗科學的魅力。