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关注微信公众号：数学建模BOOM，回复“031”，获取遗传算法优化推荐系统的MATLAB代码文件。（是到公众号回复，不是在b站私聊）
（以下内容与代码均由chatGPT生成）
推荐系统优化问题
电商平台的运营人员希望通过遗传算法来优化推荐系统的推荐效果。已经收集到了一些用户行为数据，包括每个用户的购买历史、浏览历史和搜索历史等，请根据这些信息，优化推荐系统的推荐规则。
遗传算法思路
将每个个体表示为一个推荐规则，其中包括推荐算法、推荐策略和参数。遗传算法将根据用户行为数据和目标函数来评估每个个体的适应性，并在每一代中选择最适应的个体进行交叉和变异，以产生更优秀的后代。
最终，遗传算法将输出一个最优的推荐规则，可以应用于实际的推荐系统中。
求解结果：
MATLAB代码：
%% 遗传算法参数设置
pop_size = 50; % 种群大小
chrom_length = 5; % 染色体长度
max_gen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
%% 生成初始种群，使用代码时需根据实际问题数据设置
pop = rand(pop_size, chrom_length); % 随机生成初始种群
pop_fitness = zeros(pop_size, 1); % 初始化种群适应度为 0
%% 统计每一代种群的最优解和平均适应度
best_fitnesses = zeros(max_gen, 1);
mean_fitnesses = zeros(max_gen, 1);
%% 遗传算法主循环
for gen = 1:max_gen
%% 计算种群适应度
for i = 1:pop_size
% 根据个体染色体计算适应度，例如使用平均用户评分作为适应度
fitness = mean(pop(i, :));
pop_fitness(i) = fitness;
end
%% 选择
% 轮盘赌选择
pop_prob = pop_fitness / sum(pop_fitness);
cum_prob = cumsum(pop_prob);
select_idx = zeros(pop_size, 1);
for i = 1:pop_size
r = rand();
for j = 1:pop_size
if r < cum_prob(j)
select_idx(i) = j;
break
end
end
end
%% 交叉
% 单点交叉
for i = 1:2:pop_size
if rand() < pc
c_point = randi([1 chrom_length-1]);
temp = pop(select_idx(i), c_point+1:end);
pop(select_idx(i), c_point+1:end) = pop(select_idx(i+1), c_point+1:end);
pop(select_idx(i+1), c_point+1:end) = temp;
end
end
%% 变异
% 随机变异
for i = 1:pop_size
if rand() < pm
mutation_point = randi([1 chrom_length]);
pop(select_idx(i), mutation_point) = rand();
end
end
%% 更新种群
% 将新个体替换掉最差的个体
[~, worst_idx] = min(pop_fitness);
pop(worst_idx, :) = pop(select_idx(1), :);
%% 统计当前迭代的最优解和平均适应度
[~, best_idx] = max(pop_fitness);
best_fitness = pop_fitness(best_idx);
best_fitnesses(gen) = best_fitness;
mean_fitnesses(gen) = mean(pop_fitness);
%% 显示当前迭代的最优解
fprintf('第 %d 次迭代，最优解为 %f\n', gen, best_fitness);
end
%% 绘制
%% 绘制每一代的最优解和平均适应度
figure();
plot(1:max_gen, best_fitnesses, 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(1:max_gen, mean_fitnesses, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度');
legend('最优解', '平均适应度');
title('遗传算法优化结果');
grid on;
%% 显示最终结果
[~, best_idx] = max(pop_fitness);
best_solution = pop(best_idx, :);
fprintf('最优解为：[%.2f %.2f %.2f %.2f %.2f]，最优适应度为：%.2f\n',best_solution, pop_fitness(best_idx));
155-2731-8020
