说明:matlab BP神经网络遗传算法优化,局部最优解 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解...
说明:DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题,其主要工作步骤与其他进化算法基本一致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始,利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源,将差向...
说明:通过改进遗传优化适应度函数算法进行小波系数自适应选择,提取与信号最相关的一组小波滤波器系数
说明:NSGA-II算法提出了快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)(M为目标函数个数,N为种群大小)。提出了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...