# 适应度函数 fitness_func <- function(x) { # 拟合ARIMA模型 arima_model <- arima(ts_tem_ga,order = c(x[1], x[2], x[3])) rmse <- sqrt(mean((ts_test - forecast(arima_model, h = length(ts_test))$mean)^2)) return(1/rmse) # 注意这里返回的是适应度的倒数，因为GA寻找最大值而不是最小 # 计算RMSE作为适应度 } # 定义GA控制参数 #以rmse为适应度 set.seed(1214)# 122-R2=0.9211 #1214-R2=0.9452 ga_control <- ga(type = "real", nBits = c(4, 4,4), fitness = fitness_func, lower = c(0, 2,0), # 参数的下限 upper = c(6, 4,6), # 参数的上限 popSize = 50, maxiter = 50, keepBest = TRUE) # 绘制迭代过程中最优解的变化.请根据该代码写出目标函数和约束条件的数学公式

根据该代码可以推出目标函数和约束条件的数学公式：

目标函数：
1. 适应度函数 fitness_func(x) = 1 / RMSE，其中RMSE是ARIMA模型拟合后的均方根误差。

约束条件：
1. 参数下限 lower = [0, 2, 0]，分别对应ARIMA模型的p、d、q参数的最小值。
2. 参数上限 upper = [6, 4, 6]，分别对应ARIMA模型的p、d、q参数的最大值。
3. 变量的位数 nBits = [4, 4, 4]，分别对应ARIMA模型的p、d、q参数的二进制位数。
4. 种群大小 popSize = 50，表示GA算法中的每一代种群中的个体数目。
5. 迭代次数 maxiter = 50，表示GA算法的最大迭代次数。
6. 最优解 keepBest = TRUE，表示是否保留每一代种群中的最优解。