一个基于Python和tensorflow框架实现的遗传算法优化的多层感知机网络做回归预测的示例代码

下面是一个基于Python和tensorflow框架实现的遗传算法优化的多层感知机网络做回归预测的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random

# 定义神经网络的参数
n_input = 2 # 输入层的节点数
n_hidden = 5 # 隐藏层的节点数
n_output = 1 # 输出层的节点数

# 定义遗传算法的参数
pop_size = 50 # 种群大小
elite_size = 5 # 精英个体的数量
mutation_rate = 0.01 # 变异率

# 定义适应度函数，即预测误差的平方和
def fitness(individual, x_data, y_data):
    # 将个体的基因转换为神经网络的权重和偏置
    w1 = np.array(individual[:n_input*n_hidden]).reshape((n_input,n_hidden))
    b1 = np.array(individual[n_input*n_hidden:n_input*n_hidden+n_hidden]).reshape((n_hidden,))
    w2 = np.array(individual[n_input*n_hidden+n_hidden:n_input*n_hidden+n_hidden+n_hidden*n_output]).reshape((n_hidden,n_output))
    b2 = np.array(individual[n_input*n_hidden+n_hidden+n_hidden*n_output:]).reshape((n_output,))
    # 使用转换后的权重和偏置构建神经网络
    hidden = tf.nn.relu(tf.matmul(x_data, w1) + b1)
    output = tf.matmul(hidden, w2) + b2
    # 计算预测误差的平方和
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(output - y_data))
    # 返回预测误差的平方和的倒数，因为遗传算法是求最小值，而我们需要最小化预测误差的平方和
    return 1.0 / (1.0 + loss)

# 定义遗传算法的操作
def select(population, fitness_values):
    # 使用轮盘赌选择算法选择下一代个体
    total_fitness = np.sum(fitness_values)
    probabilities = fitness_values / total_fitness
    selected_indices = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, p=probabilities, replace=True)
    selected_population = [population[i] for i in selected_indices]
    # 从选择的个体中随机选择精英个体
    elite_indices = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=elite_size, replace=False)
    elite_population = [selected_population[i] for i in elite_indices]
    # 返回精英个体和选择的个体
    return elite_population, selected_population

def crossover(parent1, parent2):
    # 使用单点交叉算法实现交叉操作
    crossover_point = random.randint(0, len(parent1))
    child1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]
    child2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]
    # 返回两个子代
    return child1, child2

def mutate(individual):
    # 使用随机突变算法实现变异操作
    for i in range(len(individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            individual[i] = random.uniform(-1.0, 1.0)
    # 返回变异后的个体
    return individual

# 生成初始种群
population = [np.random.uniform(-1.0, 1.0, size=(n_input*n_hidden+n_hidden+n_hidden*n_output+n_output)) for i in range(pop_size)]

# 加载数据
x_data = np.random.uniform(-1.0, 1.0, size=(100, n_input))
y_data = np.sin(x_data[:,0]*x_data[:,1]*np.pi)

# 迭代遗传算法
for generation in range(100):
    # 计算适应度
    fitness_values = [fitness(individual, x_data, y_data) for individual in population]
    # 选择下一代个体
    elite_population, selected_population = select(population, fitness_values)
    # 交叉和变异产生新的个体
    num_children = pop_size - elite_size
    children = []
    for i in range(num_children // 2):
        parent1 = random.choice(selected_population)
        parent2 = random.choice(selected_population)
        child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
        children.append(mutate(child1))
        children.append(mutate(child2))
    if num_children % 2 == 1:
        parent1 = random.choice(selected_population)
        parent2 = random.choice(selected_population)
        child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
        children.append(mutate(child1))
    # 拼接精英个体和新个体得到下一代种群
    population = elite_population + children
    # 输出当前最优个体的适应度
    best_individual = elite_population[0]
    best_fitness = fitness_values[population.index(best_individual)]
    print("Generation {}: best fitness = {:.6f}".format(generation+1, best_fitness))

在这个示例代码中，我们使用一个包含2个输入节点、5个隐藏节点和1个输出节点的多层感知机网络对一组随机生成的数据进行回归预测。我们使用遗传算法来优化神经网络的权重和偏置，其中适应度函数是预测误差的平方和的倒数。在遗传算法的操作中，我们使用轮盘赌选择算法选择下一代个体，使用单点交叉算法实现交叉操作，使用随机突变算法实现变异操作。在迭代过程中，我们输出当前最优个体的适应度，以便查看遗传算法是否能够找到较好的解。