GA优化后的RBF神经网络

GA优化后的RBF神经网络，带有数据可以仿真。比较测试未用GA算法优化的RBF网络和用GA算法优化的RBF网络逼近能力。利用GA算法来优化RBF网络中的各种权值。

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G = 15;
Size = 30;
CodeL = 10;

for i = 1:3
    MinX（i） = 0.1*ones（1）;
    MaxX（i） = 3*ones（1）;
end
for i = 4:1:9
    MinX（i） = -3*ones（1）;
    MaxX（i） = 3*ones（1）;
end
for i = 10:1:12
    MinX（i） = -ones（1）;
    MaxX（i） = ones（1）;
end

E = round（rand（Size12*CodeL））;  %Initial Code!

BsJ = 0;

for kg = 1:1:G
    time（kg） = kg
    
    for s = 1:1:Size
        m = E（s:）;
        
        for j = 1:1:12
            y（j） = 0;
            
            mj = m（（j-1）*CodeL + 1:1:j*CodeL）;
            for i = 1:1:CodeL
                y（j） = y（j） + mj（i）*2^（i-1）;
            end
            f（sj） = （MaxX（j） - MinX（j））*y（j）/1023 + MinX（j）;
        end
        
        % ************Step 1:Evaluate BestJ *******************
        p = f（s:）;
        
        [pBsJ] = RBF（pBsJ）;
        
        BsJi（s） = BsJ;
    end
    
    [OderJiIndexJi] = sort（BsJi）;
    BestJ（kg） = OderJi（1）;
    BJ = BestJ（kg）;
    Ji = BsJi+1e-10;
    
    fi = 1./Ji;
    [OderfiIndexfi] = sort（fi）;
    Bestfi = Oderfi（Size）;
    BestS = E（Indexfi（Size）:）;
    
    % ***************Step 2:Select and Reproduct Operation*********
    fi_sum = sum（fi）;
    fi_Size = （Oderfi/fi_sum）*Size;
    
    fi_S = floor（fi_Size）;
    
    kk = 1;
    for i = 1:1:Size
        for j = 1:1:fi_S（i）
            TempE（kk:） = E（Indexfi（i）:）;
            kk = kk + 1;
        end
    end
    
    % ****************Step 3:Crossover Operation*******************
    pc = 0.60;
    n = ceil（20*rand）;
    for i = 1:2:（Size - 1）
        temp = rand;
        if pc>temp
            for j = n:1:20
                TempE（ij） = E（i+1j）;
                TempE（i+1j） = E（ij）;
            end
        end
    end
        TempE（Size:） = BestS;
        E = TempE;
        
     %*****************Step 4:Mutation Operation*********************
     pm = 0.001 - [1:1:Size]*（0.001）/Size;
     for i = 1:1:Size
         for j = 1:1:12*CodeL
             temp = rand;
             if pm>temp
                 if TempE（ij） == 0
                     TempE（ij） = 1;
                 else
                     TempE（ij） = 0;
                 end
             end
         end
     end
     
     %Guarantee TempE（Size:） belong to the best individual
     TempE（Size:） = BestS;
     E = TempE;
     %********************************************************************
 end

 
 Bestfi
 BestS
 fi
 Best_J = BestJ（G）
 figure（1）;
 plot（timeBestJ）;
 xlabel（‘Times‘）;ylabel（‘BestJ‘）;
 save pfile p;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2481  2018-11-09 19:59  GA优化后的RBF神经网络\GA.m

     文件        276  2018-11-09 19:44  GA优化后的RBF神经网络\pfile.mat

     文件       1179  2018-11-09 19:59  GA优化后的RBF神经网络\RBF.m

     文件       1209  2018-11-09 19:59  GA优化后的RBF神经网络\Test.m

     目录          0  2018-11-09 19:45  GA优化后的RBF神经网络

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