matlab编程免疫遗传算法优化rbf源码程序 - matlab算法设计

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标题：matlab编程免疫遗传算法优化rbf源码程序
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所属分类: 算法设计资源类型：程序源码文件大小: 99.15 KB 上传时间: 2019-07-13 22:18:50 下载次数: 55 资源积分：1分提供者: zhangsan456 20190713101821538

内容：

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%免疫遗传算法优化来训练RBF网络权值

%G为进化代数,Size为种群规模,CodeL为参数的二进制编码长度

G = 300;

Size = 100;

CodeL = 10;

%确定每个参数的最大最小值

for i = 1:3

MinX(i) = 0.1*ones(1);

MaxX(i) = 3*ones(1);

end

for i = 4:1:9

MinX(i) = -3*ones(1);

MaxX(i) = 3*ones(1);

end

for i = 10:1:12

MinX(i) = -ones(1);

MaxX(i) = ones(1);

end

%初始化种群

E = round(rand(Size,12*CodeL));

BsJ = 0;

%进化开始

for kg = 1:1:G

time(kg) = kg ;

for s = 1:1:Size

m = E(s,:); %取出其中个体

%把二进制表示的参数转化为实数

for j = 1:1:12

y(j) = 0;

mj = m((j-1)*CodeL + 1:1:j*CodeL);

for i = 1:1:CodeL

y(j) = y(j) + mj(i)*2^(i - 1);

end

f(s,j) = (MaxX(j) - MinX(j))*y(j)/1023 + MinX(j);

end

p = f(s,:);

[p,BsJ] = RBF(p,BsJ);

BsJi(s) = BsJ; %记录每个个体的总误差

end

%对误差排序，求出最好误差

[OderJi,IndexJi] = sort(BsJi);

BestJ(kg) = OderJi(1);

BJ = BestJ(kg);

Ji = BsJi + 1e-10;

%对误差取倒数，求出适应度值

fi = 1./Ji; %适应度值

[Oderfi,Indexfi] = sort(fi);

Bestfi = Oderfi(Size); %最佳适应度值

BestS = E(Indexfi(Size),:);

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关键词： matlab编程 免疫遗传算法 优化rbf 源码程序

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