利用Matlab编写经典遗传算法,详细代码和文字说明使其易于理解和实施。遗传算法作为一种经典的优化方法,在不同领域展示出了广泛的应用潜力。
经典遗传算法的应用与实现
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初始化种群:随机生成一组神经网络权重和偏置。
评估适应度:通过训练神经网络并计算误差来评估每个个体的适应度。
选择、交叉与变异:使用遗传算法的选择、交叉与变异操作生成下一代。
重复步骤2-3,直到达到预定的停止条件。
最终,优化后的神经网络可用于更精确的预测和分类任务。
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