遗传算法优化BP神经网络 MATLAB完整代码

遗传算法是一种全局优化方法，常用于解决复杂的非线性问题，包括神经网络的参数调整。将遗传算法应用于BP（Back Propagation）神经网络，可以提升训练效率并寻找最优解。以下是简化的MATLAB代码示例，用于展示如何结合两者：

% 导入所需库
addpath(genetic_algorithm Toolbox); % 假设你已经有了遗传算法工具箱

function fitness = evalFitness(net)
    % 定义适应度函数，这里是预测误差
    inputs = ...; % 输入数据
    targets = ...; % 目标标签
    [outputs, ~] = predict(net, inputs);
    fitness = sum((outputs - targets).^2); % 求均方误差
end

% 初始化神经网络结构
net = feedforwardnet(...); % 根据需要设置隐藏层、节点数等参数

% 遗传算法参数
populationSize = 50;
numGenerations = 100;
mutationRate = 0.05;

% 遗传算法求解过程
options = gaoptimset('Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[bestNet, bestFitness] = ga(@evalFitness, size(net.Layers{1}.Weights, 2), ...
                            [], [], [], ...
                            populationSize, numGenerations, mutationRate, options);

% 更新最佳网络权重
bestNet.Weights = bestNet CONNECTION WEIGHTS; % 将ga返回的最佳解赋值给网络

% 训练最终的BP神经网络
trainFcn = trainlm; % 使用Levenberg-Marquardt训练函数
net = train(net, inputs, targets, trainFcn);

% 打印最佳解和适应度
fprintf('Best network with fitness: %f\n', bestFitness);

%