基于遗传算法的优化计算-建模自变量降维代码.zip资源-CSDN文库

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139 浏览量 2023-10-06 23:51:50 上传评论收藏 88KB ZIP 举报

《基于遗传算法的优化计算——建模自变量降维代码》在计算机科学与工程领域，优化计算是一种解决复杂问题的重要方法。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的一种全局优化技术，广泛应用于函数优化、工程设计、机器学习等诸多场景。本资源包含的是一套使用遗传算法进行建模自变量降维的代码实现，适用于处理高维数据的特征选择问题。主要代码文件包括： 1. `main.m`：这是整个程序的入口文件，通常包含了程序的主逻辑，如初始化参数设置、调用其他函数进行计算、显示结果等。 2. `de_code.m`：DE（Differential Evolution）是另一种全局优化算法，这里可能是遗传算法中采用的DE策略进行种群更新的实现。 3. `gadecod.m`：GA（Genetic Algorithm）的编码方式，可能涉及如何将个体编码为适合遗传操作的形式，例如二进制编码或实数编码。 4. `gabpEval.m`：个体适应度评价函数，遗传算法的核心在于通过适应度函数评估个体的优劣，这个文件可能定义了如何根据模型的性能来评估个体。 5. `fitness.m`：同样与适应度函数相关，可能是对个体的模型进行计算，以得到其适应度值。 6. `data.mat`：数据文件，存储了用于训练和测试的原始数据，包括自变量和因变量，通常在优化过程中作为输入。在建模自变量降维中，遗传算法的作用是通过迭代搜索找到最优的特征子集，以达到模型的简化和性能提升。具体步骤如下： 1. **编码阶段**：将可能的特征子集转化为可遗传的个体，例如，通过二进制编码表示每个特征的选取状态。 2. **初始种群生成**：随机生成一定数量的个体，形成初始种群。 3. **适应度评估**：通过`fitness.m`和`gabpEval.m`计算每个个体的适应度，这通常基于模型的预测精度或其他性能指标。 4. **遗传操作**：执行选择、交叉和变异操作。选择是依据适应度保留优秀的个体；交叉是两个或多个个体交换部分基因，生成新的个体；变异是在个体的某些位置随机改变基因值，增加多样性。 5. **迭代优化**：重复上述步骤，直至满足停止条件（如达到预设的迭代次数、适应度阈值等）。这个代码集可以用于科研或教育目的，帮助理解遗传算法在实际问题中的应用，并且对于数据分析和机器学习项目，能够有效地减少模型复杂性，提高预测效率。在使用时，用户需要根据自己的数据和目标函数调整代码参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等。同时，理解并调试适应度函数是优化效果的关键，确保它能正确反映模型的性能。这个压缩包提供了一个完整的遗传算法解决方案，用于自变量降维问题，对于熟悉遗传算法原理并希望将其应用于实际问题的IT从业者具有很高的参考价值。通过深入研究和实践，可以进一步掌握优化算法在复杂问题求解中的强大能力。

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基于遗传算法的优化计算——建模自变量降维代码.zip （6个子文件）

de_code.m 1KB

main.m 6KB

gabpEval.m 113B

fitness.m 105B

gadecod.m 674B

data.mat 84KB

%% 遗传算法的优化计算——输入自变量降维 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-49221-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-61926-1-1.html %% 清空环境变量 clear all clc warning off %% 声明全局变量 global P_train T_train P_test T_test mint maxt S s1 S=30; s1=50; %% 导入数据 load data.mat a=randperm(569); Train=data(a(1:500),:); Test=data(a(501:end),:); % 训练数据 P_train=Train(:,3:end)'; T_train=Train(:,2)'; % 测试数据 P_test=Test(:,3:end)'; T_test=Test(:,2)'; % 显示实验条件 total_B=length(find(data(:,2)==1)); total_M=length(find(data(:,2)==2)); count_B=length(find(T_train==1)); count_M=length(find(T_train==2)); number_B=length(find(T_test==1)); number_M=length(find(T_test==2)); disp('实验条件为：'); disp(['病例总数：' num2str(569)... ' 良性：' num2str(total_B)... ' 恶性：' num2str(total_M)]); disp(['训练集病例总数：' num2str(500)... ' 良性：' num2str(count_B)... ' 恶性：' num2str(count_M)]); disp(['测试集病例总数：' num2str(69)... ' 良性：' num2str(number_B)... ' 恶性：' num2str(number_M)]); %% 数据归一化 [P_train,minp,maxp,T_train,mint,maxt]=premnmx(P_train,T_train); P_test=tramnmx(P_test,minp,maxp); %% 创建单BP网络 t=cputime; net_bp=newff(minmax(P_train),[s1,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); % 设置训练参数 net_bp.trainParam.epochs=1000; net_bp.trainParam.show=10; net_bp.trainParam.goal=0.1; net_bp.trainParam.lr=0.1; net_bp.trainParam.showwindow=0; %% 训练单BP网络 net_bp=train(net_bp,P_train,T_train); %% 仿真测试单BP网络 tn_bp_sim=sim(net_bp,P_test); % 反归一化 T_bp_sim=postmnmx(tn_bp_sim,mint,maxt); e=cputime-t; T_bp_sim(T_bp_sim>1.5)=2; T_bp_sim(T_bp_sim<1.5)=1; result_bp=[T_bp_sim' T_test']; %% 结果显示（单BP网络） number_B_sim=length(find(T_bp_sim==1 & T_test==1)); number_M_sim=length(find(T_bp_sim==2 &T_test==2)); disp('(1)BP网络的测试结果为：'); disp(['良性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_B_sim)... ' 误诊：' num2str(number_B-number_B_sim)... ' 确诊率p1=' num2str(number_B_sim/number_B*100) '%']); disp(['恶性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_M_sim)... ' 误诊：' num2str(number_M-number_M_sim)... ' 确诊率p2=' num2str(number_M_sim/number_M*100) '%']); disp(['建模时间为：' num2str(e) 's'] ); %% 遗传算法优化 popu=20; bounds=ones(S,1)*[0,1]; % 产生初始种群 % initPop=crtbp(popu,S); initPop=randint(popu,S,[0 1]); % 计算初始种群适应度 initFit=zeros(popu,1); for i=1:size(initPop,1) initFit(i)=de_code(initPop(i,:)); end initPop=[initPop initFit]; gen=100; % 优化计算 [X,EndPop,BPop,Trace]=ga(bounds,'fitness',[],initPop,[1e-6 1 0],'maxGenTerm',... gen,'normGeomSelect',0.09,'simpleXover',2,'boundaryMutation',[2 gen 3]); [m,n]=find(X==1); disp(['优化筛选后的输入自变量编号为:' num2str(n)]); % 绘制适应度函数进化曲线 figure plot(Trace(:,1),Trace(:,3),'r:') hold on plot(Trace(:,1),Trace(:,2),'b') xlabel('进化代数') ylabel('适应度函数') title('适应度函数进化曲线') legend('平均适应度函数','最佳适应度函数') xlim([1 gen]) %% 新训练集/测试集数据提取 p_train=zeros(size(n,2),size(T_train,2)); p_test=zeros(size(n,2),size(T_test,2)); for i=1:length(n) p_train(i,:)=P_train(n(i),:); p_test(i,:)=P_test(n(i),:); end t_train=T_train; %% 创建优化BP网络 t=cputime; net_ga=newff(minmax(p_train),[s1,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); % 训练参数设置 net_ga.trainParam.epochs=1000; net_ga.trainParam.show=10; net_ga.trainParam.goal=0.1; net_ga.trainParam.lr=0.1; net_ga.trainParam.showwindow=0; %% 训练优化BP网络 net_ga=train(net_ga,p_train,t_train); %% 仿真测试优化BP网络 tn_ga_sim=sim(net_ga,p_test); % 反归一化 T_ga_sim=postmnmx(tn_ga_sim,mint,maxt); e=cputime-t; T_ga_sim(T_ga_sim>1.5)=2; T_ga_sim(T_ga_sim<1.5)=1; result_ga=[T_ga_sim' T_test']; %% 结果显示（优化BP网络） number_b_sim=length(find(T_ga_sim==1 & T_test==1)); number_m_sim=length(find(T_ga_sim==2 &T_test==2)); disp('(2)优化BP网络的测试结果为：'); disp(['良性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_b_sim)... ' 误诊：' num2str(number_B-number_b_sim)... ' 确诊率p1=' num2str(number_b_sim/number_B*100) '%']); disp(['恶性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_m_sim)... ' 误诊：' num2str(number_M-number_m_sim)... ' 确诊率p2=' num2str(number_m_sim/number_M*100) '%']); disp(['建模时间为：' num2str(e) 's'] ); web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-61926-1-1.html %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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