遗传算法中的matlab拟合函数（ga函数）不'；不接受输出

大家好，我是matlab新手，我对ga函数有一些问题

我必须找到一个网络的输入和输出延迟的最佳整数值，该网络应用于使用遗传算法的时间序列问题

我编写了一个拟合函数，使用2个变量作为输入和输出延迟，创建网络并返回性能值

我想要2个介于1和10之间的延迟，所以我像这样使用ga函数

[x,fval,exitflag,output,population,scores] = ga(@rendimentoRete, 2, [], [], [], [], [1 1], [10 10], [], [1 2])

在调用“D:\Documents\MATLAB\rendimentoRete.m>rendimentoRete”时，我有一个错误“输出参数“out”（可能还有其他参数）。

这是我的拟合函数 （如果有人喜欢，这与pastebin上的语法高亮显示功能相同）

function out=rendimentoRete（iDelay，oDelay）
如果nargin<2
返回；
结束
%%健身中心的可变工作空间
%%我来这里是因为我独自一人
加载baseSet.mat；
inputSeries=TonData（第一个周期，假，假）；
targetSeries=吨数据（首个美元，假，假）；
%创建具有外部输入的非线性自回归网络
输入延迟=1:iDelay；
反馈延迟=1:oDelay；
hiddenLayerSize=8；
net=narxnet（输入延迟、反馈延迟、隐藏层化）；
%为训练和模拟准备数据
%函数PREPARETS为特定网络准备时间序列数据，
%按填充输入状态和图层状态的最小量移动时间。
%使用PREPARETS允许您保持原始时间序列数据不变，而
%为具有不同延迟数的网络轻松定制它
%开环或闭环反馈模式。
[inputs，InputState，LayerState，targets]=准备集（net，inputSeries，{}，targetSeries）；
%培训、验证和测试数据的设置部门
净divideParam.trainRatio=70/100；
net.divideParam.valRatio=15/100；
net.divideParam.testRatio=15/100；
%培训网络
对于j=1:10
[net，tr]=列车（网络、输入、目标、输入状态、层状态）；
结束
%测试网络
输出=净（输入、输入状态、层状态）；
错误=gsubtract（目标、输出）；
绩效=绩效（净、目标、产出）；%alt->MSE
%prova1
out=性能；
%{
%prova2
%converto l'输出一个未经批准的许可证和许可证
%将输出单元格转换为数组
输出_阵列=cell2mat（输出）；
%convertiamo输出阵列
对于k=1：（268输出延迟）
如果输出_数组（k）>0
输出_阵列（k）=1；
其他的
输出_阵列（k）=-1；
结束
结束
out=性能+calcoloMape（输出延迟，第一个美元，输出阵列）+calcoloPgcp（输出延迟，第一个美元，输出阵列）；
%}
结束

对于baseSet.mat的负载，我正在加载first_period和first_usd，因为它们总是相同的

我不知道该怎么做，因为当我单独使用这个函数时会得到很好的结果。

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有人可以解释我的错误。

根据MATLAB的文档，适应度函数的签名描述为

…应接受长度为nVAR的行向量并返回标量值

这意味着您的函数签名必须从带有两个输入变量的签名更改为

function out = rendimentoRete(iDelay, oDelay)

只包含一个输入变量的签名，如

function out = rendimentoRete(inputVars)

其中，

inputVars

是一个向量，您可以通过该向量获得以下两个变量：

iDelay = inputVars(1);
oDelay = inputVars(2);

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将您的函数签名和前两行修改为上述内容（您可以删除

边距

复选框），尝试一下，看看会发生什么

在这一刻，我的第一个念头就是把头撞在桌子上。非常感谢杰夫

iDelay = inputVars(1);
oDelay = inputVars(2);