MATLAB实现基于NSGA-2的GRNN神经网络多目标优化

资源摘要信息:"MATLAB实现的GRNN神经网络多输入多输出训练测试以及遗传算法改进。本文档详细介绍了如何使用MATLAB编程实现广义回归神经网络（GRNN）的多输入多输出训练与测试，并且通过遗传算法对GRNN神经网络进行改进。GRNN是一种基于统计学习理论的神经网络模型，它特别适用于预测分析，特别是在处理具有复杂关系的数据时。通过遗传算法（GA）的优化，可以有效地提升GRNN网络的性能。 遗传算法（GA）是受自然选择和遗传学理论启发的一类搜索算法，它们在解决优化和搜索问题方面表现出色。NSGA-2（非支配排序遗传算法II）是一种广泛使用的多目标遗传算法，它能够同时处理多个优化目标，并生成一组Pareto最优解集。Pareto最优是指在没有其他方案可以改善任何目标而不使至少一个其他目标变得更差的情况下的解集。 在本文档中，作者详细描述了如何结合NSGA-2多目标遗传算法对GRNN进行优化，并通过MATLAB代码实现。这包括了完整的代码实现，提供了数据输入以及注释说明，使得文档不仅适用于学习和研究，也方便其他用户在此基础上进行创新和扩展应用。 文件列表说明了本资源包含的文件内容，其中包括： - NSGA-II使用说明.docx：详细介绍了NSGA-2算法的使用方法。 - gaoptimset1.m：MATLAB函数文件，用于设置遗传算法的参数。 - gadsplot.m：MATLAB函数文件，用于绘制遗传算法的进化过程图。 - main1.m：MATLAB主程序文件，执行多输入多输出GRNN训练测试。 - aojiaoCdClmain16vs21zzb.m：自定义的MATLAB函数文件。 - mainduomubiao.m：执行NSGA-2多目标优化的MATLAB主程序文件。 - grnnfun.m：自定义的MATLAB函数文件，用于定义GRNN网络。 - fun.m：多目标优化的评价函数。 - funz.m：另一个多目标优化的评价函数。 - duomubiaofun.m：定义多目标优化问题的MATLAB函数文件。 文档针对拥有本科及以上学历的用户，提供了足够的信息以及工具来下载、应用或者扩展相关的研究成果。如果用户在使用过程中遇到疑问，可以通过私信的方式联系作者，获取帮助。此外，如果用户需要创新或修改代码，也可以扫描文档中的二维码与博主联系。对于内容不符合要求或需求的情况，用户同样可以联系博主进行内容扩展。"