遺傳算法與matlab如何使用分類精度作爲健身功能

我有一個問題，我想解決與matlab遺傳算法工具箱，我不知道如何解決它。我想在一個公式中計算3個係數，以使SVM分類模型的分類準確性函數最大化。係數的公式是a * a + b * B + c * C其中a，b，c是我想要找到它們的最優值的係數，A，B，C是數據集的3個屬性的值。我也有約束條件a + b + c = 1和a，b，c> 0我應該如何使用遺傳算法來解決這個問題？遺傳算法與matlab如何使用分類精度作爲健身功能

來源

2012-04-16 user1336745

生成一堆與同一配方的功能，但具有不同的係數。然後使用一些評估函數對它們進行測試，保持執行最佳的兩個功能並從它們生成下一代。 – 2012-04-16 16:13:48

謝謝你的迴應，但我也需要知道如何用matlab做到這點。我應該如何在ga中使用約束條件以及如何編碼適應度函數？ – user1336745 2012-04-18 07:16:58

您首先需要隨機生成一個初始可行解作爲第一代。

這些可行解決方案中的每一個都應該滿足a + b + c = 1和a, b, c > 0。

然後根據你的健身功能，評估每個答案，並選擇更好的作爲「父母」。對這些父母應用GA技術，如「交叉」或「突變」，以產生一羣后代，作爲下一代。

重複這個過程一定的時間，比如500代。

例如，您可以定義變量fitness，較高的值表示其相應的候選人是更合適的解決方案。既然你是最大化這個功能，那麼：

健身= A * A + B * B + C * C

在每個GA操作（交叉，變異等），記得要經常收益率滿足您初始約束的新候選人（a + b + c = 1和a, b, c > 0）。

來源

2012-10-17 19:23:18 user1032613

根據我的經驗，最好的解決方案之一就是實現MATLAB的遺傳算法。 GA工具箱生成的目的是尋找最小的這種功能，但通過使用對稱性，它會導致您尋找的功能最大化。遵循以下步驟：

A，B，C =輸入數據
歸一化，B，C這導致+ B + C = 1
你的適應度函數，一個A + B b + C * C，並將其定義
定義nvars這對於你是3
穿戴LB（下邊界）中的情況下[0 0 0]，這是A，b，C> 0
潤[X ，fval] = ga（...）那裏的x將是最終結果x = [abc]

如果有任何問題，請發郵件給我更多的幫助：[email protected]

希望最好

來源

2017-02-14 05:33:55 Mahdi

遺傳算法與matlab如何使用分類精度作爲健身功能

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