我有一个问题想用 matlab 遗传算法工具箱解决，但我不知道如何解决。 我想以最大化函数(即 SVM 分类模型的分类精度)的方式计算公式中的 3 个系数。系数的公式为a*A+b*B+c*C，其中a、b、c是我想要找到其优化值的系数，A、B、C是数据集3个属性的值。我还有约束 a+b+c=1 和 a,b,c>0
如何使用遗传算法来解决这个问题？
最佳答案
首先需要随机生成一个初始可行解，作为第一代。
每个可行的解决方案都应满足 a + b + c = 1 和 a, b, c > 0。
然后根据您的适应度函数，评估每个答案，并选择更好的作为“ parent ”。在这些 parent 身上应用“交叉”或“突变”等遗传算法技术，产生一组后代，作为下一代。
重复此过程一定次数，例如 500 代。
例如，您可以定义一个变量fitness，值越高意味着其对应的候选方案是更合适的解决方案。既然您正在最大化这个函数，那么:
适应度 = a * A + b * B + c * C
在每个 GA 操作(交叉、突变等)中，请记住始终生成满足初始约束的新候选对象(a + b + c = 1 和 a , b, c > 0)。
关于algorithm - 遗传算法与matlab如何使用分类精度作为适应度函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10177726/