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phmyjssg铁虫 (初入文坛)
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[求助]
关于神经网络结合遗传算法进行函数极值寻优的问题
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案例背景: 对于某些系统来说，其内部结构比较复杂，难以用准确的方程进行描述，因此对于这种系统，想寻优得到一组输入，使其输出的某项指标最优是一个复杂的问题，常规的方法难以求解。这类问题可以用神经网络遗传算法来求解，其基本思路是综合了神经网络系统拟合和遗传算法非线性寻优的优点。首先，用BP网络来仿真拟合这个系统，把被拟合的系统看成是一个黑箱，先取出若干组系统的输入输出数据对BP网络进行训练，训练后的BP网络就可以表达这个系统，已知系统输入值的情况下，可以用它来预测系统的输出值。然后把BP网络的输出值看成是个体的适应度值，用遗传算法来寻找系统的最佳输入值，使对应的适应度值最优。本案例就是用遗传算法来寻找标准测试函数的极值，表明该算法在未知系统极值寻优中的作用。 具体问题: 在一个1x1大小的二维x-y坐标轴上任意分布有两个点光源（x1，y1）、（x2，y2），垂直坐标平面离坐标中心1m远处有一个光强接收器，能测量点光源在不同位置时对应的光强大小，（x1，y1）、（x2,y2）对应的光强大小为E1。假设现在有100组数据，输入是4x100矩阵，输出是1x100矩阵。如何利用神经网络结合遗传算法寻找当输出最大的时候两个点光源的坐标分别是多少。最好能有具体代码，谢谢了 |
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