matlab的遗传算法如何使用分类精度作为适应度函数

Posted 2023-03-13

【中文标题】matlab的遗传算法如何使用分类精度作为适应度函数

【英文标题】：Genetic algorithm with matlab how to use classification accuracy as fitness function

【发布时间】：2012-04-27 23:53:30

【问题描述】：

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。 我想以最大化函数的方式计算公式中的 3 个系数，该函数是 SVM 分类模型的分类精度。系数的公式是 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 是数据集的 3 个属性的值.我也有约束 a+b+c=1 和 a,b,c>0

我应该如何使用遗传算法来解决这个问题？

【问题讨论】：

使用相同的公式生成一堆函数，但系数不同。然后使用一些评估函数对它们进行测试，保留表现最好的两个函数并从中生成下一代。

感谢您的回复，但我还需要知道如何使用 matlab 进行操作。我应该如何使用 ga 中的约束以及如何对适应度函数进行编码？

【参考方案1】：

根据我的经验，最好的解决方案之一是实现 MATLAB 的 GA。生成 GA 工具箱是为了寻找这种函数的最小值，但通过使用对称性，它会导致您正在寻找的函数的最大化。请按以下步骤操作：

A、B、C = 输入数据 标准化 a,b,c 导致 a+b+c=1 你的适应度函数是aA+bB+c*C 并定义它 定义对你来说是 3 的 nvars 将 LB（下边界）放在您的情况 [0 0 0] 中，即 a,b,c>0 在那里运行 [x, fval]=ga(...) x 将是最终结果 x=[a b c]

如果有任何问题，请给我发电子邮件以获得更多帮助：[e-mail]

希望是最好的

【参考方案2】：

你首先需要随机生成一个初始可行解，作为第一代。

这些可行的解决方案中的每一个都应该满足a + b + c = 1 和a, b, c > 0。

然后根据你的适应度函数，对每个答案进行评估，并选择更好的作为“父母”。对这些父母应用诸如“交叉”或“突变”等遗传算法技术，以产生一组后代，作为下一代。

将此过程重复一定次数，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者是更合适的解决方案。既然你要最大化这个函数，那么：

健身 = a * A + b * B + c * C

在您的每个 GA 操作（交叉、变异等）中，请记住始终产生满足您初始约束的新候选者（a + b + c = 1 和 a, b, c > 0）。