RBF神经网络+NSGAII多目标优化算法,工艺参数优化、工程设计优化(Matlab)
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- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览





基本介绍
1.RBF神经网络+NSGAII多目标优化算法(Matlab完整源码和数据)
多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中,通常存在多个冲突的目标,即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此,多目标优化的目标是找到一组解,这组解在多个目标下都是最优的,而不是仅仅优化单一目标。
2.先通过RBF神经网络封装因变量(y1 y2 y3)与自变量(x1 x2 x3 x4 x5)代理模型,再通过nsga2寻找y极值(y1极大;y2 y3极小),并给出对应的x1 x2 x3 x4 x5Pareto解集。
3.data为数据集,5个输入特征,3个输出变量,NSGAII算法寻极值,求出极值时(max y1; min y2;min y3)的自变量x1,x2,x3,x4,x5。
4.main1.m为RBF神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件,依次运行即可,其余为函数文件,无需运行。
5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评价指标,输出预测对比图、误差分析图、多目标优化算法求解Pareto解集图,可在下载区获取数据和程序内容。
6.适合工艺参数优化、工程设计优化等最优特征组合领域。

数据集

程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复RBF神经网络+NSGAII多目标优化算法(Matlab)。
%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test );%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
%% 定义结果存放模板
empty.position = []; %输入变量存放
empty.cost = []; %目标函数存放
empty.rank = []; % 非支配排序等级
empty.domination = []; %支配个体集合
empty.dominated = 0; %支配个体数目
empty.crowdingdistance = [];%个体聚集距离
pop = repmat(empty, npop, 1);
%% 1、初始化种群
for i = 1 : npoppop(i).position = create_x(var); %产生输入变量(个体)pop(i).cost = costfunction(pop(i).position);%计算目标函数
end
%% 2、构造非支配集
[pop,F] = nondominatedsort(pop);
%% 计算聚集距离
pop = calcrowdingdistance(pop,F);
%% 主程序(选择、交叉、变异)
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
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