一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1.　网络初始化：nninit.m――给出P，T，

下面的程序是求多项式y=x^6-10x^5-26x^4+344x^3+193x^2-1846x-1680在区间[-8,8]的最小值，误差不超过0.001。对于这个复杂的多项式，可先用matlab绘制函数的大概曲线，确认函数的最小值大概处于[-8,8]之间，再用本程序求出精确解。 -The following procedure is a polynomial y = x ^ 6-10x ^ 5-26x ^ 4+344 x ^ 3+193 x ^ 2-1846x-1680 in the inter

程序1：遗传算法和非线性规划函数的优化； 程序2：基于遗传算法的BP神经网络优化； 程序3：基于遗传算法的TSP算法； 程序4：基于遗传算法的LQR控制器优化设计 程序5：基于遗传算法的函数优化-Program 1: genetic algorithms and nonlinear programming function optimization Program 2: Based on the genetic algorithm BP neural network optim