写个matlab代码：通过遗传算法搜寻训练好的神经网络的全局最优解

好的，以下是一个简单的MATLAB代码，使用遗传算法搜索神经网络的全局最优解。

首先，我们需要定义神经网络的结构和目标函数，以及遗传算法的参数和其他设置：

% 定义神经网络结构和目标函数
net = feedforwardnet([10 5]); % 隐藏层有10和5个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法训练
fitnessFcn = @(x) mse(net, x); % 目标函数为均方误差

% 定义遗传算法的参数和其他设置
popSize = 50; % 种群大小
numVars = net.numWeightElements; % 变量数为神经网络的权重数
lb = -1; % 变量下限为-1
ub = 1; % 变量上限为1
options = gaoptimset('PopulationSize', popSize, ...
                     'Generations', 100, ...
                     'StallGenLimit', 20, ...
                     'TolFun', 1e-6, ...
                     'EliteCount', 2, ...
                     'CrossoverFcn', @crossoverheuristic, ...
                     'MutationFcn', @mutationuniform, ...
                     'Display', 'iter');

接下来，我们可以使用`ga`函数来运行遗传算法，并获得最优解：

[x, fval] = ga(fitnessFcn, numVars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

最后，我们可以将最优解应用于神经网络，并测试其性能：

net = setx(net, x); % 将最优解应用于神经网络
net = train(net, X, Y); % 使用训练数据重新训练神经网络
Y_pred = net(X_test); % 对测试数据进行预测
mse_test = mse(Y_test - Y_pred); % 计算测试集均方误差

完整的代码如下：

% 定义神经网络结构和目标函数
net = feedforwardnet([10 5]); % 隐藏层有10和5个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法训练
fitnessFcn = @(x) mse(net, x); % 目标函数为均方误差

% 定义遗传算法的参数和其他设置
popSize = 50; % 种群大小
numVars = net.numWeightElements; % 变量数为神经网络的权重数
lb = -1; % 变量下限为-1
ub = 1; % 变量上限为1
options = gaoptimset('PopulationSize', popSize, ...
                     'Generations', 100, ...
                     'StallGenLimit', 20, ...
                     'TolFun', 1e-6, ...
                     'EliteCount', 2, ...
                     'CrossoverFcn', @crossoverheuristic, ...
                     'MutationFcn', @mutationuniform, ...
                     'Display', 'iter');

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(fitnessFcn, numVars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 将最优解应用于神经网络，并测试性能
net = setx(net, x); % 将最优解应用于神经网络
net = train(net, X, Y); % 使用训练数据重新训练神经网络
Y_pred = net(X_test); % 对测试数据进行预测
mse_test = mse(Y_test - Y_pred); % 计算测试集均方误差