遗传算法神经网络多目标优化matlab代码

以下是一个遗传算法神经网络多目标优化的 Matlab 代码示例：

% 定义适应度函数
function [f1,f2] = fitness(x)
    % 计算目标函数1
    f1 = sum(x.^2);
    % 计算目标函数2
    f2 = sum((x-2).^2);
end

% 定义遗传算法参数
nvars = 10; % 变量数量
lb = zeros(1,nvars); % 变量下界
ub = ones(1,nvars); % 变量上界
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',50);

% 定义神经网络结构
net = feedforwardnet([5 3]);

% 定义多目标优化问题
problem = struct('fitnessfcn',@fitness,'nvars',nvars,'lb',lb,'ub',ub);

% 优化
[x,fval] = gamultiobj(@(x)predict(net,x),nvars,[],[],[],[],lb,ub,problem,options);

% 输出结果
fprintf('目标函数1：%.4f\n',fval(:,1));
fprintf('目标函数2：%.4f\n',fval(:,2));

在这个代码中，我们首先定义了适应度函数 `fitness`，其中计算了两个目标函数 `f1` 和 `f2`。然后我们定义了遗传算法的参数 `nvars`、`lb`、`ub` 和 `options`。接着我们定义了神经网络结构 `net`，并将其作为预测函数传递给多目标优化问题 `problem`。最后我们调用 `gamultiobj` 函数进行优化，并输出优化结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题进行调整和修改。