1、应用Sigmoid函数 我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。 训练模型 这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入将具有权重（正或负）。
2、构造Python代码 虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。
3、遗传算法介绍 遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程，来解决问题的。大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后，剩下的种群必定是适应环境的。
4、使用遗传算法进行优化的过程如下，与上一节的流程图过程相同。init_population ：随机初始化不同的种群。 mutate ：变异操作，随机对 Schedule 对象中的某个可改变属性在允许范围内进行随机加减。
5、首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络，最后用MATLAB仿真平台，对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。
遗传算法我懂，我的论文就是用着这个算法，具体到你要遗传算法是做什么？优化什么的。。
遗传算法(Geic Algorithm， GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中物竞天择、适者生存进化过程。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。
应该说所有的遗传算法都得编码、解码，遗传算法是模拟生物遗传和进化过程，交叉是遗传算法的核心操作。
我的 急求matlab车辆调度遗传算法代码，需求车辆行驶最优路径。
n=find(r==max(r))，首先先求出r中最大的值，然后再找到哪一列是最大的值。最后得到的n是最大特征值对应的列。
对于遗传算法，matlab自己内置了工具箱函数，你完全不用编码，只需要弄懂里面的参数设置问题就行。matlab的遗传算法实现函数是ga（），对应的设置参数的函数是gaoptimset。有哪些参数可以设置可以直接在命令窗口输入gaoptimset。
matlab求解最优解，用遗传算法ga可以得到理想的最优解，而用fmincon（）函数求解其最优解不够好。
Error：File：D：\MATLAB6p5\work\UntitledmLine：1Column：1Missingvariableorfunction.不知道为什么。
遗传算法的基本运算过程如下：a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。c)选择运算：将选择算子作用于群体。
代入公式计算出f(t)的傅里叶级数为：f(t) = 1/2 - (1/(2iπ)) * [e^(2iπt) / (j+2πt) + e^(-2iπt) / (-j+2πt)]接下来，我们使用MATLAB绘制f(t)及其傅里叶变换的波形图。
建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。
都是有两种调用方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络neuralnetwork，遗传算法工具是全局优化工具箱里面的，globaloptimization。
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