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1
回答
基于主成分分析的
遗传算法
- Reg
、
、
我想用
遗传算法
优化一个优化问题。但是变量的数量很大。(大约1500到2000)。我是否可以使用主成分分析,将变量(输入)的数量减少到20或30,并在
MATLAB
中使用
遗传算法
进行优化。我能得到相当准确的最佳
值
吗?
浏览 1
提问于2017-11-26
得票数 0
1
回答
使用真正编码的
遗传算法
的正确形式是什么?
、
、
我对
遗传算法
很陌生,但我还没有找到关于实数编码的
遗传算法
的具体信息。我想通过使用天线位置、相位和振幅的实数来优化天线阵列,但我只找到了二进制编码。虽然二进制编码似乎更容易在交叉期间,但我想使用真正的连续
值
,但我不知道如何应用交叉。 在
MATLAB
中,我一直使用一个误差值作为适应度函数,获得一个包含所有误差数据的向量,并使用它来选择新的总体。
浏览 0
提问于2019-04-23
得票数 0
2
回答
为什么我的代码(基于
遗传算法
优化工具)不能读取一个
值
作为输入?
、
、
我正在使用
MATLAB
优化工具进行
遗传算法
优化。down';y = x - i; % the variable I want to minimize
遗传算法
的脚本m_0a4调用'y‘。当我键入
值
时,
MATLAB
继续请求我提供一个
值
。当我输入'Enter‘时,
MATLAB
会给我带来一个错
浏览 4
提问于2016-05-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用
matlab
实现
遗传算法
如何用分类精度作为适应度函数
、
、
、
我有一个问题,我想用
matlab
遗传算法
工具箱来解决,但我不知道怎么解决它。我想要计算公式中的3个系数,使其最大化一个函数,该函数是SVM分类模型的分类精度。系数的公式是a*A+b*B+c*C,其中a,b,c是我想要找出其最佳
值
的系数,A,B,C是数据集的3个属性的
值
。我还有约束a+b+c=1和a,b,c>0 我应该如何使用
遗传算法
来解决这个问题?
浏览 3
提问于2012-04-17
得票数 2
1
回答
将
遗传算法
染色体中的基因限制为整数倍
、
如果我使用
matlab
的
遗传算法
,有没有办法将染色体中的基因限制为整数倍,比如10000? 我有一个像这样的染色体,我需要n=1,2..,33和mod(Pdgn ,10000)=0。
matlab
中的
遗传算法
(多目标优化算法)允许这样做吗?如果是,是如何实现的?
浏览 7
提问于2013-03-14
得票数 1
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1
回答
遗传算法
的标绘收敛性
、
、
、
我正在使用
MATLAB
中的
遗传算法
来做一个双目标优化问题。我想知道有没有办法将每一代的人口绘制成3d卷?我的意思是,( f1,f2,n)其中f1是我想要最小化的第一个目标的
值
,f2是我想要最小化的第二个目标的
值
,n是迭代的次数,在每次迭代(生成)结束时,
遗传算法
产生一个由几个点(f1,f2)组成的帕累托公式如何在优化结束时绘制体积图,以可视化
遗传算法
如何收敛到最终结果?也许可以对每一代的凸包进行插
值
?
浏览 2
提问于2014-12-07
得票数 2
1
回答
遗传算法
matlab
最小化
、
、
、
我想使用
Matlab
的优化工具箱,它为
遗传算法
提供了一个工具。我有一个很小的等式(Score= alpha*(\sum(Li)^(1/alpha) +Beta*(\sum(Ri)^(1/Beta),它计算一个分数,其中L和R是我之前计算的
值
的向量,alpha和beta我试图在
Matlab
中发现
遗传算法
,然而,我不知道如何用适应度函数(方程)来形式化约束。
浏览 0
提问于2015-11-11
得票数 0
1
回答
遗传算法
在
Matlab
中的并行化
、
、
、
、
我正在
Matlab
中编写并行
遗传算法
,特别是双物种
遗传算法
(在中可以找到更多的信息),我在代码的并行化方面遇到了一些困难。 现在我是一名物理和数学专业的学生,我刚刚开始我的编程来帮助我的研究项目。我已经用一个并行化的适应度函数在
Matlab
中实现了一个串行
遗传算法
,但是我对实现这个双物种
遗传算法
很感兴趣。好的,那么问题是:我如何运行两个不同的for循环,在不同的
matlab
工作程序上执行不同的操作?2 for循环将有不同的数据和不同的代码,但我需要它们同时运行。我不认为
浏览 4
提问于2014-12-21
得票数 2
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1
回答
高维马尔可夫开关/HMM模型似然函数的期望与直接数值优化
、
、
我使用
matlab
的
遗传算法
进行数值优化,因为fmincon和fminsearchbnd中的其他方法(主要是基于梯度或单纯形的算法)并不十分有用,因为似然函数不仅具有很高的维数,而且表现出许多局部极大
值
遗传算法
似乎运行得很好。不过,我打算进一步增加这个问题的范围。我读过一种估计马尔可夫切换模型的EM算法。据我所知,这个算法释放了一个不断增加的日志相似
值
。因此,它似乎适合于估计具有许多参数的模型。,我的问题是,EM算法是否适合于涉及许多参数的应用(也许更适合于
遗传算法
)。速度不是主要的限制
浏览 4
提问于2016-03-12
得票数 0
1
回答
Matlab
中3D (Surf)图中的查找峰
我需要在一个3D冲浪图中找到几个(~5)个峰值;尝试了imregionalmax,但是它给了我太多的最大
值
,我无法找到控制它的方法。
浏览 1
提问于2018-04-29
得票数 1
1
回答
RCGA算法在
MATLAB
中的实现
现在,我想用
MATLAB
中的RCGA (Real Code Genetic Algorithm,实数编码
遗传算法
)来实践一些问题的解决。有没有帮手能给我提供一些关于这方面的示例项目
matlab
文件?
浏览 1
提问于2012-05-22
得票数 0
2
回答
曲线公式的求法
、
有没有一个程序可以从我这里获取“响应曲线”的
值
,并提供一个近似响应曲线的公式? 如果这样的程序接受数字“正确百分比”(可能带有标准差),以便在松弛允许的情况下返回简化的公式,并且更精确(即。我的兴趣是使用响应曲线
值
和“松弛”因子,直到这样的工具吐出一个足够简单的曲线拟合公式,我知道它将在机器计算中获得高性能。
浏览 1
提问于2010-05-22
得票数 3
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1
回答
使用优化工具的多变量拟合函数误差
、
、
、
*(t-x);当我尝试使用
MATLAB
的优化工具和
遗传算法
(ga)求解器将此代码用作适应度函数时,我得到以下错误: Error running optimization.
浏览 1
提问于2015-05-27
得票数 0
1
回答
从适应度函数返回附加值
、
、
我想知道在使用优化算法时,是否有一种简单的方法可以从适应度函数中返回附加值(除了目标值之外),比如
matlab
中的
遗传算法
或多目标
遗传算法
?我的一些想法包括将适应度函数中的
值
保存到一个文件中,然后在父函数中读取它们,或者将
值
保存为全局变量,但这两种方法看起来都有点混乱。 有什么建议吗?
浏览 0
提问于2015-09-14
得票数 0
1
回答
如何在
matlab
GA工具箱中使用整数和二进制变量?
、
、
我用
matlab
遗传算法
工具箱解决了一个整数规划问题。这个问题有一些二元变量。我对二进制变量使用了非线性约束,例如x*(1-x) = 0,但是
matlab
输出这些变量的实际
值
。我使用了下面这行代码:但是
matlab
仍然没有生成可行的解1)关于二元变量的
matlab
,2)生成可行解。 如何使用
matlab
G
浏览 2
提问于2015-01-22
得票数 0
1
回答
用
遗传算法
在
Matlab
中一次测试一组参数
、
我正在使用
遗传算法
(
Matlab
中的函数ga )来寻找某些算法的参数的最佳
值
。对于一组参数,这种算法的计算质量很耗时,但足够精确,不需要重复。但是ga多次测试一组参数,这对我来说是一个很大的麻烦。
浏览 0
提问于2013-05-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
MATLAB
中黑箱函数的参数优化
、
我需要一个优雅、简单的系统来找出给定一个或多个参数的确定性函数返回的最高
值
是什么。 我知道在
MATLAB
中有一个很好的
遗传算法
的实现,但实际上,在我的例子中,这是一个过头。我需要更简单的东西。
浏览 2
提问于2014-09-29
得票数 0
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1
回答
我的
遗传算法
程序没有收敛到超过一定程度的适应度
、
、
我正在尝试编写一个用于古应力反演的
遗传算法
程序,即从一组给定的数据中计算应力张量。(最小化问题)此外,我还注意到我正在处理的数据群体(群体大小= 20),它们中的大多数在几百次迭代后都采用相同的
值
,即20个
值
中约有15个是相同的,所以我猜交叉将停止生成新的子代
遗传算
浏览 1
提问于2015-05-18
得票数 1
2
回答
利用优化工具箱在
Matlab
中记录GA算法的CPU时间
、
、
我使用全局优化工具箱在
Matlab
上运行
遗传算法
。但是,我没有看到任何记录CPU时间的文档或函数。
浏览 4
提问于2017-02-16
得票数 0
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1
回答
基于
遗传算法
或cvx工具的多目标凸优化
、
我已经用
MATLAB
的cvx包解决了一个单目标凸优化问题(实际上与减少干扰有关)。现在我想把这个问题扩展到多目标问题。与cvx包相比,使用
遗传算法
解决该问题的优缺点是什么?我没有读过关于
遗传算法
的任何东西,它是通过搜索网络进行多目标优化而产生的。
浏览 5
提问于2016-01-04
得票数 0
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