遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码，寻找自变量最优组合使因变量最大
时间: 2024-03-25 20:41:53 浏览: 14
List<Book> books = new ArrayList<>();
for (int id : cart) {
Book book = bookDao.getBookById(id);
books.add(book);
}
request.setAttribute("books", books);
request.getRequestDispatcher("cart.jsp").forward(request, response);
以下是一个简单的遗传算法与支持向量机联合进行参数优化的MATLAB代码示例， }
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
String action = request.getParameter("action");
HttpSession用于寻找自变量最优组合使因变量最大，仅供参考：
```matlab
% 支持向量机模型建立
load('training_data.mat'); % 导入训练数据集
x = training_data(:,1 session = request.getSession();
List<Integer> cart = (List<Integer>) session.getAttribute("cart");
if (cart == null) {
:2); % 提取自变量
y = training_data(:,3); % 提取因变量
svm_model = fitr cart = new ArrayList<>();
session.setAttribute("cart", cart);
}
if (action.equals("add")) {
int idsvm(x,y); % 建立支持向量机回归模型
% 遗传算法模型建立
fun = = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
cart.add(id);
response.sendRedirect("booklist");
} else if (action.equals(" @(x)svm_fitness(x,svm_model); % 定义适应度函数
nvars = 2; % 优化变delete")) {
int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
cart.remove((Integer) id);
response.sendRedirect("cart");
量个数
lb = [0,0]; % 优化变量下限
ub = [1,1]; % } else if (action.equals("clear")) {
cart.clear();
response.sendRedirect("cart");
} else if (action.equals优化变量上限
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',50); % 设置遗传算法("checkout")) {
double total = 0;
BookDao bookDao = new BookDao();
List<Book> books = new参数
[x,gfit] = ga(fun,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options); % 运行遗传算法模 ArrayList<>();
for (int id : cart) {
Book book = bookDao.getBookById(id);
books.add(book);
型
% 输出结果
fprintf('最优参数：x1=%f, x2=%f\n',x(1),x( total += book.getPrice();
}
request.setAttribute("books", books);
request.setAttribute("total", total);
request.getRequestDispatcher("checkout2));
fprintf('最大因变量值：%f\n',-gfit);
% 定义适应度函数
function f =.jsp").forward(request, response);
}
}
}
```
FilterServlet.java
```java
@WebFilter("/*")
public class svm_fitness(x,model)
y_pred = predict(model,x); % 预测因变量
f = -mean(y_pred); % 适应度函数为预测因变量的均值的相反数，即最大化预测均值的相 FilterServlet implements Filter {
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
反数
end
```
该示例代码中，与前一个示例不同的是，建立了支持向 HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response;
HttpSession session = req.getSession();
User量机回归模型，定义的适应度函数同样使用支持向量机模型对自变量进行预 user = (User) session.getAttribute("user");
if (user == null && !req.getRequestURI().endsWith("login.jsp") &&测，但此时适应度函数为预测因变量的均值的相反数，即最大化预测 !req.getRequestURI().endsWith("login")) {
resp.sendRedirect("login.jsp");
} else {
chain.doFilter(request, response均值的相反数。最终使用`ga`函数求解得到最优参数和最大因变量值。
);
}
}
}
```
login.jsp
```html
<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
<title>登录</title>
</head>
<body>
<h1>登录</h1>
<需要注意的是，该示例代码同样仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改和优化，如增加约束条件、调整遗传算法参数等。
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首先，你需要运行一个ChitGPT的服务器，然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例，可以与ChitGPT进行通信：
1. 首先，在Android Studio中创建一个新的项目，并添加以下依赖项：
```
implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0'
implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
```
2. 创建一个新的Java类，用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现：
```java
import com.