遗传算法优化bp神经网络R语言代码

以下是一个使用遗传算法优化BP神经网络的R语言代码示例：

# 定义目标函数，即BP神经网络的误差函数
bp_error <- function(weights, data, hidden_nodes) {
  # 将权重向量转换为矩阵形式
  input_hidden_weights <- matrix(weights[1:(nrow(data)+1)*hidden_nodes], ncol=hidden_nodes, byrow=TRUE)
  hidden_output_weights <- matrix(weights[(nrow(data)+1)*hidden_nodes+1:length(weights)], ncol=1)
  
  # 构建BP神经网络模型
  library(neuralnet)
  nn <- neuralnet(formula = label ~ ., data = data, hidden = hidden_nodes)
  
  # 计算误差
  predicted <- compute(nn, data[,-ncol(data)])$net.result
  actual <- data[,ncol(data)]
  error <- sum((predicted - actual)^2)
  
  return(error)
}

# 定义遗传算法参数
library(GA)
data <- iris
hidden_nodes <- 3
population_size <- 50
max_generations <- 100
mutation_rate <- 0.01
elitism <- TRUE

# 运行遗传算法
GA_result <- ga(type = "real-valued", fitness = bp_error, lower = rep(-1, (nrow(data)+1)*hidden_nodes + hidden_nodes), upper = rep(1, (nrow(data)+1)*hidden_nodes + hidden_nodes), popSize = population_size, maxiter = max_generations, mutationRate = mutation_rate, elitism = elitism, data = data, hidden_nodes = hidden_nodes)

# 输出最优解
cat("Optimal solution:", GA_result@solution, "\n")

以上代码使用`neuralnet`包构建BP神经网络模型，并使用`GA`包实现遗传算法优化。你可以根据实际情况修改数据集、BP神经网络结构、遗传算法参数等。