python遗传算法神经网络

### 使用 Python 结合遗传算法和神经网络

为了展示如何使用Python结合遗传算法(GA)和神经网络(MLP)，下面提供了一个简单的例子。此实例展示了种群初始化以及适应度函数的设计，其中神经网络有两个隐藏层，并且种群大小由`size_mlp`定义[^1]。

#### 种群初始化
首先创建一个初始种群，该种群代表可能解的空间。对于神经网络而言，这意味着生成一组随机权重矩阵作为个体基因编码的一部分：

import numpy as np

def create_population(size_mlp, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes):
    population = []
    
    for _ in range(size_mlp):
        individual = {
            'weights': [
                np.random.randn(input_nodes, hidden_nodes),  # 输入到第一个隐藏层的权值
                np.random.randn(hidden_nodes, hidden_nodes), # 第一到第二个隐藏层间的权值
                np.random.randn(hidden_nodes, output_nodes)  # 最后一层隐藏层到输出层的权值
            ]
        }
        population.append(individual)

    return population

#### 计算适应度分数
接着计算每个个体的表现得分即适应度分值。这通常涉及到运行前向传播并评估预测结果的质量：

from sklearn.metrics import accuracy_score

def calculate_fitness(individual, X_train, y_train):
    predictions = forward_propagation(X_train, individual['weights'])
    fitness_value = accuracy_score(y_true=y_train, y_pred=predictions)
    return fitness_value
    
# 假设有一个名为forward_propagation() 的辅助函数用于执行前馈操作...

#### 进化过程
最后，在每一代中选择表现最好的个体进行交叉变异形成下一代直到满足终止条件为止:

def evolve(population, retain_rate=0.2, random_select_rate=0.05, mutation_rate=0.01):
    graded = [(calculate_fitness(i), i) for i in population]
    sorted_grades = [x[1] for x in sorted(graded)]
    retained_length = int(len(sorted_grades)*retain_rate)
    parents = sorted_grades[:retained_length]

    # 添加其他非顶级选手以保持多样性
    for individual in sorted_grades[retained_length:]:
        if selected_randomly(random_select_rate):
            parents.append(individual)

    # 对父母们做交配繁殖后代
    desired_length = len(population) - len(parents)
    children = []

    while len(children) < desired_length:
        male = np.random.randint(0, len(parents))
        female = np.random.randint(0, len(parents))

        if male != female:
            child = crossover(parents[male], parents[female])
            children.append(child)

    parents.extend(children)

    # 发生突变
    for individual in parents:
        if should_mutate(mutation_rate):
            mutate(individual)

    return parents

# ...此处省略crossover(),selected_randomly(),should_mutate(),mutate()等辅助功能的具体实现细节。

上述代码片段仅提供了框架性的指导；实际应用时还需要考虑更多因素如正则化项、激活函数的选择等。此外，完整的解决方案应当包含更多的实用工具函数来支持整个工作流。