遗传算法能耗预测matlab程序

以下是一个使用遗传算法进行能耗预测的Matlab程序的示例：

% 遗传算法能耗预测Matlab程序
% 假设我们有一组数据，其中x1和x2是输入变量，y是输出变量
% 我们想要使用遗传算法来预测y的值

% 首先，我们需要定义适应度函数，即衡量每个个体（即每个可能的解决方案）的好坏程度的函数
function fitness = energy_fitness(x)
    % 这里我们假设能耗是x1和x2的线性组合
    energy = 2*x(1) + 3*x(2);
    % 适应度函数是能耗的倒数，因为我们希望能耗越小的个体适应度越高
    fitness = 1/energy;
end

% 接下来，我们需要定义遗传算法的参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_vars = 2; % 变量数量
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异率

% 然后，我们需要使用遗传算法来找到最优解决方案
options = gaoptimset('PopulationSize', pop_size, 'Generations', num_generations, 'MutationFcn', {@mutationuniform, mutation_rate}, 'FitnessFcn', @energy_fitness);
[x, fval] = ga(@energy_fitness, num_vars, [], [], [], [], zeros(1, num_vars), ones(1, num_vars), [], options);

% 最后，我们可以输出最优解决方案的能耗值
energy = 2*x(1) + 3*x(2);
disp(['Predicted energy consumption: ', num2str(energy)]);