进化算法优化神经网络结构的MATLAB代码
时间: 2023-08-02 07:10:54 浏览: 59
以下是一个简单的MATLAB代码示例,使用遗传算法来优化神经网络结构:
```matlab
% 设置神经网络结构的搜索空间
min_layers = 1; % 最小层数
max_layers = 3; % 最大层数
min_neurons = 10; % 最小神经元数
max_neurons = 50; % 最大神经元数
min_lr = 0.001; % 最小学习率
max_lr = 0.1; % 最大学习率
% 定义适应度函数,用于评估每个个体的性能
fitness_func = @(x) train_and_eval(x);
% 遗传算法参数设置
pop_size = 20; % 种群大小
num_generations = 50; % 迭代次数
mutation_prob = 0.1; % 变异概率
elite_count = 2; % 精英个体数量
% 定义遗传算法函数
ga_options = gaoptimset('PopulationSize', pop_size, 'Generations', num_generations, ...
'MutationFcn', {@mutationuniform, mutation_prob}, 'EliteCount', elite_count);
% 运行遗传算法
[x_opt, fval_opt] = ga(fitness_func, (max_layers + 2) * 2, [], [], [], [], ...
[min_layers, min_neurons, min_neurons, min_lr, min_neurons, min_lr, min_neurons, min_lr], ...
[max_layers, max_neurons, max_neurons, max_lr, max_neurons, max_lr, max_neurons, max_lr], [], ga_options);
% 训练和评估神经网络
function fitness = train_and_eval(x)
% 解码神经网络结构
num_layers = x(1);
input_size = 4;
output_size = 3;
layers = [];
for i = 2:num_layers+1
index = (i-2)*2+1;
layer_size = round(x(index));
activation_function = 'tansig';
layers = [layers, fullyConnectedLayer(layer_size), activationLayer(activation_function)];
end
layers = [layers, fullyConnectedLayer(output_size), softmaxLayer(), classificationLayer()];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 32, 'InitialLearnRate', x(end));
% 加载数据集
iris = load('iris_dataset.mat');
x_train = iris.x_train';
y_train = iris.y_train';
% 训练神经网络
net = trainNetwork(x_train, y_train, layers, options);
% 评估神经网络性能
x_test = iris.x_test';
y_test = iris.y_test';
y_pred = classify(net, x_test);
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
% 返回适应度
fitness = -accuracy; % 最小化误差,因此要取负值
end
```
此代码示例仅供参考,具体实现方法可以根据实际需求进行修改。
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