遗传算法与matlab如何使用分类精度作为健身功能

我有一个问题，我想解决与matlab遗传算法工具箱，我不知道如何解决它。我想在一个公式中计算3个系数，以使SVM分类模型的分类准确性函数最大化。系数的公式是a * a + b * B + c * C其中a，b，c是我想要找到它们的最优值的系数，A，B，C是数据集的3个属性的值。我也有约束条件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？遗传算法与matlab如何使用分类精度作为健身功能

来源

2012-04-16 user1336745

生成一堆与同一配方的功能，但具有不同的系数。然后使用一些评估函数对它们进行测试，保持执行最佳的两个功能并从它们生成下一代。 – 2012-04-16 16:13:48

谢谢你的回应，但我也需要知道如何用matlab做到这点。我应该如何在ga中使用约束条件以及如何编码适应度函数？ – user1336745 2012-04-18 07:16:58

您首先需要随机生成一个初始可行解作为第一代。

这些可行解决方案中的每一个都应该满足a + b + c = 1和a, b, c > 0。

然后根据你的健身功能，评估每个答案，并选择更好的作为“父母”。对这些父母应用GA技术，如“交叉”或“突变”，以产生一群后代，作为下一代。

重复这个过程一定的时间，比如500代。

例如，您可以定义变量fitness，较高的值表示其相应的候选人是更合适的解决方案。既然你是最大化这个功能，那么：

健身= A * A + B * B + C * C

在每个GA操作（交叉，变异等），记得要经常收益率满足您初始约束的新候选人（a + b + c = 1和a, b, c > 0）。

来源

2012-10-17 19:23:18 user1032613

根据我的经验，最好的解决方案之一就是实现MATLAB的遗传算法。 GA工具箱生成的目的是寻找最小的这种功能，但通过使用对称性，它会导致您寻找的功能最大化。遵循以下步骤：

A，B，C =输入数据
归一化，B，C这导致+ B + C = 1
你的适应度函数，一个A + B b + C * C，并将其定义
定义nvars这对于你是3
穿戴LB（下边界）中的情况下[0 0 0]，这是A，b，C> 0
润[X ，fval] = ga（...）那里的x将是最终结果x = [abc]

如果有任何问题，请发邮件给我更多的帮助：[email protected]

希望最好

来源

2017-02-14 05:33:55 Mahdi

遗传算法与matlab如何使用分类精度作为健身功能

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