请教大家一个关于遗传算法的问题啊
我用遗传算法仿真出来的图像是如下这张图, 这个两个图分别代表什么呢？ 可有哪位高人能看得懂这个是个遗传算法优化Bp网络权值阀值的程序，仿真的其中遗传算法部分的图
哪位给指点一下啊
谢谢指点！
[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-6-4 17:13 编辑 ] 第一张图：表示各代的最小平方误差变化趋势
第二张图：表示适应度的变化趋势，反映了收敛过程 你好
第一张图表示了各代的最小平方误差变化趋势：那为什么会有两条曲线呢？是不是因为优化BP权值一条曲线，阀值是另外一条？
第二张图表示适应度的变化趋势，反映了收敛过程。适应度不应该是固定不变的量么？而且收敛怎么还越来越大呢？
适应度是不是就是他的适配置呢？ 最好你看看作者的说明 function =gadecod(x)
=nninit;
% 前R*S1个编码为W1
for i=1:S1,
for k=1:R,
W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);
end
end
% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2
for i=1:S2,
for k=1:S1,
W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);
end
end
% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1
for i=1:S1,
B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);
end
% 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2
for i=1:S2,
B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);
end
% 计算S1与S2层的输出
A1=tansig(W1*P,B1);
A2=purelin(W2*A1,B2);
% 计算误差平方和
SE=sumsqr(T-A2);
val=1/SE; % 遗传算法的适应值
两条曲线一条应该是SE
两外一条应该是val
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