❶ 运行遗基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码程序时总是出错！！！
请确认自己安装了goat（下载-解压-File-set path-add with subfolders-save(别忘了)-close）。
按照错误提示来说是系统无法找到nitializega等函数，说明没有将函数所在目录添加进path
❷ 已知输入输出数据，进行黑箱建模，得到传递函数，用什么方法呢遗传算法神经网络操作步骤源程序
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
附件包含好几个用遗传算法优化神经网络初始权值的matlab程序，算是一个小合集，搜集了目前网上最流行的几个GA-BP案例。运行前需安装遗传算法工具箱GAOT，否则无法运行。
❸ 请教怎么在matlab上安装遗传算法工具箱啊，为什么我安不上啊
安装步骤
1.将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下，具体路径为：
C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox。（也可以放在其他路径，不一定放在toolbox里面，比如C:\program files\MATLAB\R2009a也行）。
2.将GAOT工具箱路径加入Matlab文件路径之中。流程为：File-->Set Path-->Add with Subfolders。即，将C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夹加入该路径系统中。
3. 重新启动Matlab，运行。
4. 但是在重新启动后，你会发现在命令窗口，会出现如下警告。即安装遗传工具箱后出现问题：Warning: Name is nonexistent or not a directory: \afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT
解决方案：打开gaot文件夹下的startup.m，这里面写着“path(path,'\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT');”只要将“\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT”改为goat当前所在的目录，即“C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot”就可以了
5.测试是否安装成功，方法如下：在命令窗口输入：edit ga出现如下函数：function [x,fval,exitFlag,output,population,scores] = ga(fun,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)此时你会发现这是MATLAB自带的ga函数，并不是你想要的工具箱中的ga函数，这样会在以后应用工具箱编写程序是发生错误。
6. 解决上述问题的方法：为了统一，不管你是高版本还是低版本，都可以通过将GAOT工具箱中的ga重命名为gaot_ga(名字可以随你定，但是不能改为大写GA，原因是MATLAB会默认大小写函数是同一个函数，不信你可以用edit ga和edit GA验证)，来实现解决上述问题。
这样整个的GAOT工具箱安装完备。
❹ 遗传算法及matlab代码实现
深入探索遗传算法的世界，让我们通过MATLAB代码实现这一强大工具。遗传算法，如同自然界的演化过程，凭借其全局寻优和自适应特性，在无求导和连续性要求下寻求最优解。它的核心要素包括：基因型的二进制或浮点编码，通过适应度函数评价个体表现，以及一系列智能选择、交叉和变异操作。
想象一下，搜索问题就像袋鼠跳跃，遗传算法就像一次次的进化跳跃，不断接近山峰。每个个体代表一个可能的解，种群间的竞争与合作驱动着算法前进。从随机生成初始群体，到通过轮盘选择、交叉和变异产生新代，直到找到那颗璀璨的最优解星。
让我们以寻找最大值为例，MATLAB代码如下。初始化20个个体，每代迭代2000次，目标精度设定为0.01。二值化变量 [0,10] 到 [0,1023] 的转换，通过decodechrom函数巧妙实现。适应度计算函数 (calfitvalue.m) 设定目标函数：x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)，负目标值设为0，便于评估。
选择过程，selection.m 函数采用轮盘法则，根据个体的适应度比例随机选择。交叉操作在 crossover.m 中进行，以设定的概率进行单点交叉，生成新一代种群。而变异环节，mutation.m 负责在基因位上引入随机性，保持搜索的多样性。
在MATLAB的 gaot 工具箱中，这一切操作无缝集成，从种群初始化到优化迭代，再到最优解的输出和曲线绘制，每个步骤都精心设计，确保算法的高效运行。
现在，让我们一起驾驭遗传算法的力量，通过实践学习和理解这个强大的求解工具，在MATLAB的世界里探索无尽的可能性。在数乐君的引导下，欢迎同学们一起加入这个知识探索之旅，共同体验科学的魅力。