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Matlab 基于PSO-LSSVM+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取


1、代码简介

基于粒子群算法优化最小二乘向量机(PSO-LSSVM)的NSGAII多目标优化算法,可适用于工艺参数优化等方向。

代码简介:

1、先经PSO-LSSVM封装因变量(y1,y2,y3,y4)与自变量(x1,x2,x3,x4,x5)的代理模型,再通过nsgaII寻找y的极值(y1极大;y2、y3、y4极小),并生成对应的x1,x2,x3,x4,x5Pareto解集

2、数据集有5个输入特征,4个输出,通过NSGAII寻求极值,并得到在极值时(y1max,y2min,y3min,y4min)对应的自变量的解集。

3、代码分别为两个主程序,先运行mian1进行PSO-LSSVM多输出回归,再运行main2进行NSGAII多目标算法优化即可。

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

以下每个输出均有四张图像

Pareto解集

代码编写风格

3、代码获取

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