与遗传算法参数优化

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丹尼尔 2013年6月29日

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这个问题直接联系

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/80665-parameter-optimization-with-genetic-algorithms

嘿,

我有一个问题有关。我想优化几个参数通过使用一个函数处理。一个例子是优化设置的两个变量。每个向量由10个可能的值,所以一个详尽的搜索将包括100试验。而不是穷举搜索我想用GA,例如只需要20试验找到最佳的设置。优化函数必须是一个分类函数的误差值应该最小化。我怎么能实现两个变量函数?

提前谢谢

Danyo

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马特·J 2013年6月30日

编辑:马特·J 2013年6月30日

你的问题不够具体,我们知道建议你除了“做GA文档所说的”。你做了

> > doc ga

你在找超出写的吗?

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在回答这个问题。

答案(1)

马特·J 2013年6月30日

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直接链接到这个答案

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/80665-parameter-optimization-with-genetic-algorithms answer_90406

编辑:马特·J 2013年6月30日

这个页面给出一个示例的ga优化整数变量

//www.tianjin-qmedu.com/help/gads/mixed-integer-optimization.html

示例2 Rastrigin的函数是一个变量问题,并向您展示如何使整数变量的变量之一,当然如果你希望,你可以让他们两个整数。

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丹尼尔 2013年6月30日

嘿,谢谢,即使我真的不明白为什么这样的人继续。所以带着你例子10整数值从1到10,C和σ我有以下代码:

                                  如果真正的
                                 
                                  磅= [0;0);
                                 
                                  乌兰巴托= [10;10);
                                 
                                  IntCon = [1;1);
                                 
                                  向量= [1:1:10;1:1:10];
                                 
                                  [x fval] = ga (@fitness 2[]、[][],[],磅,乌兰巴托,[],IntCon);
                                 
                                  结束

和适应度函数

                                  如果真正的
                                 
                                  函数dy =健身(向量)
                                 
                                  C_Vector =向量(11);
                                 
                                  Sigma_Vector =向量(1:10);
                                 
                                  SVMStruct = svmtrain (Merkmale_MA KLASSE_1,“Kernel_function”,“rbf”,“RBF_Sigma”Sigma_Vector,“boxconstraint”C_Vector,“方法”,“LS”);
                                 
                                  Group_train = svmclassify (SVMStruct Features_train_window);
                                 
                                  cp_train = classperf (Klasse_train_window Group_train);
                                 
                                  dy = 1 - cp_train。CorrectRate;
                                 
                                  结束

但我得到一个错误:

”? ? ?错误使用= = > ga 257十输入参数必须与GAOPTIMSET创建一个有效的结构。”

是什么错了吗?

丹尼尔 2013年7月1日

是的,我已经改变了它:我用“向量”两个未知变量但我仍然得到同样的错误。我做了如下:

                                  如果真正的
                                 
                                  磅= [0;0);
                                 
                                  乌兰巴托= [10;10);
                                 
                                  IntCon = [1, 2];
                                 
                                  向量= [1,2]';
                                 
                                  [x fval] = ga (@fitness 2[]、[][],[],磅,乌兰巴托,[],IntCon);
                                 
                                  结束

和遗传算法:

                                  如果真正的
                                 
                                  函数dy =健身(向量)
                                 
                                  Sigma_Vector =向量(1);
                                 
                                  C_Vector =向量(2);
                                 
                                  SVMStruct = svmtrain (Merkmale_MA KLASSE_1,“Kernel_function”,“rbf”,“RBF_Sigma”Sigma_Vector,“boxconstraint”C_Vector,“方法”,“LS”);
                                 
                                  Group_train = svmclassify (SVMStruct Features_train_window);
                                 
                                  cp_train = classperf (Klasse_train_window Group_train);
                                 
                                  dy = 1 - cp_train。CorrectRate;
                                 
                                  结束

但如何输入变量“向量”的适应度函数是吗?我的意思是C和σ管理的范围磅和乌兰巴托……

谢谢你的帮助

丹尼尔 2013年7月1日

编辑:丹尼尔 2013年7月1日

有很多算法陷入局部最小值。因此遗传算法是一个不错的选择。我改变了它你现在还有另一个错误:

                                  如果真正的
                                 
                                  磅= [0;0);
                                 
                                  乌兰巴托= [10;10);
                                 
                                  [x fval] = ga (@fitness 2[]、[][],[],磅,乌兰巴托,[]);
                                 
                                  结束

和

                                  如果真正的
                                 
                                  函数dy =健身(向量)
                                 
                                  Sigma_Vector =向量(1);
                                 
                                  C_Vector =向量(2);
                                 
                                  SVMStruct = svmtrain (Merkmale_MA KLASSE_1,“Kernel_function”,“rbf”,“RBF_Sigma”Sigma_Vector,“boxconstraint”C_Vector,“方法”,“LS”);
                                 
                                  Group_train = svmclassify (SVMStruct Features_train_window);
                                 
                                  cp_train = classperf (Klasse_train_window Group_train);
                                 
                                  dy = 1 - cp_train。CorrectRate;
                                 
                                  结束

出现以下错误:

? ? ?错误使用= = > makeState 50岁

GA无法继续,因为用户提供的适应度函数失败有以下错误:

错误使用= = > svmtrain 186组必须是一个向量。

错误= = > 18岁galincon状态= makeState (GenomeLength FitnessFcn、迭代、output.problemtype选项);

错误= = > ga 289 [x, fval exitFlag、输出人口,分数)= galincon (FitnessFcn,据nvar,…

明显有问题的命令“svmtrain”

马特·J 2013年7月2日

如果你的适应度函数是昂贵的,那么这个过程将不可避免地是缓慢....

你可以尝试一个详尽的搜索在粗网格σ= C = 1:5:20。从结果,你可以做一个更精细的网格优化和更严格的界限。或者你可以做一个连续域优化与遗传算法在更严格的界限。

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