【神经网络】利用遗传算法对反向传播神经网络进行优化（matlab实现）

遗传算法优化反向传播神经网络在Matlab中的实现与应用

原创已于 2024-03-25 16:47:29 修改 · 595 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络 #matlab #人工智能

于 2024-03-25 11:21:46 首次发布

本文介绍了如何使用遗传算法改进反向传播神经网络的性能，通过遗传算法在神经网络参数空间中搜索，以提高其性能和泛化能力。Matlab代码示例展示了从初始化到迭代求解最佳参数的过程。

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

使用遗传算法优化反向传播神经网络是一种常见的方法，用于改进神经网络的性能和效率。该方法结合了遗传算法的进化和反向传播神经网络的学习能力，以达到更好的优化结果，通过这个过程，遗传算法能够搜索神经网络参数空间，找到最优的参数组合，以优化神经网络的性能和泛化能力。这种方法通常用于处理复杂的优化问题，特别是当神经网络具有大量参数时。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

% 清空环境变量
clc
clear
% 
%% 网络结构建立
%读取数据
load data input output

%节点个数
inputnum=2;
hiddennum=5;
outputnum=1;

%训练数据和预测数据
input_train=input(1:1900,:)';
input_test=input(1901:2000,:)';
output_train=output(1:1900)';
output_test=output(1901:2000)';

%训练样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%构建网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);

%% 遗传算法参数初始化
maxgen=50;                         %进化代数，即迭代次数
sizepop=10;                        %种群规模
pcross=[0.4];                       %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2];                    %变异概率选择，0和1之间

%节点总数
numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;

lenchrom=ones(1,numsum);                       %个体长度
bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)];    %个体范围

individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]);  %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[];                      %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[];                     %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[];                       %适应度最好的染色体
%计算个体适应度值
for i=1:sizepop
    %随机产生一个种群
    individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);    %编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量）
    x=individuals.chrom(i,:);
    %计算适应度
    individuals.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);   %染色体的适应度
end
FitRecord=[];
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);
bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);  %最好的染色体
avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
%记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness]; 

%% 迭代求解最佳初始阀值和权值
% 进化开始
for i=1:maxgen
  
    % 选择
    individuals=Select(individuals,sizepop); 
    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;
    %交叉
    individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);
    % 变异
    individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);