用matlab编写粒子群优化的神经网络代码

以下是一个简单的使用粒子群优化算法优化神经网络的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
load iris_dataset.mat;
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 定义神经网络架构
input_layer_size = size(inputs, 1);
hidden_layer_size = 10;
output_layer_size = size(targets, 1);

% 定义粒子群算法参数
num_particles = 30;
max_iterations = 100;
c1 = 1.5;
c2 = 2.0;
w = 0.7;

% 初始化粒子位置和速度
particles_position = 0.5*rand(hidden_layer_size*(input_layer_size+1) + output_layer_size*(hidden_layer_size+1), num_particles);
particles_velocity = rand(size(particles_position));

% 初始化全局最优位置和适应度
global_best_position = particles_position(:,1);
global_best_fitness = Inf;

% 训练神经网络
for i = 1:max_iterations
    % 更新粒子速度和位置
    particles_velocity = w*particles_velocity ...
        + c1*rand(size(particles_position)).*(particles_best_position - particles_position) ...
        + c2*rand(size(particles_position)).*(repmat(global_best_position,1,num_particles) - particles_position);
    particles_position = particles_position + particles_velocity;
    
    % 限制粒子位置在合理范围内
    particles_position(particles_position > 1) = 1;
    particles_position(particles_position < -1) = -1;
    
    % 计算粒子适应度
    for j = 1:num_particles
        % 将粒子位置转化为神经网络权值
        input_weights = reshape(particles_position(1:hidden_layer_size*(input_layer_size+1), j), hidden_layer_size, input_layer_size+1);
        output_weights = reshape(particles_position(hidden_layer_size*(input_layer_size+1)+1:end, j), output_layer_size, hidden_layer_size+1);
        
        % 使用当前权值进行神经网络预测
        net = feedforwardnet(hidden_layer_size);
        net.trainFcn = 'traingd';
        net.trainParam.epochs = 1;
        net.trainParam.lr = 0.1;
        net.trainParam.goal = 0.001;
        net = configure(net, inputs, targets);
        net.IW{1,1} = input_weights(:,1:end-1);
        net.LW{2,1} = output_weights(:,1:end-1);
        net.b{1} = input_weights(:,end);
        net.b{2} = output_weights(:,end);
        net = train(net, inputs, targets);
        fitness = perform(net, targets, net(inputs));
        
        % 更新粒子个体最优位置和适应度
        if fitness < particles_best_fitness(j)
            particles_best_position(:,j) = particles_position(:,j);
            particles_best_fitness(j) = fitness;
        end
        
        % 更新全局最优位置和适应度
        if fitness < global_best_fitness
            global_best_position = particles_position(:,j);
            global_best_fitness = fitness;
        end
    end
    
    % 打印当前迭代结果
    fprintf('Iteration %d: Best Fitness = %f\n', i, global_best_fitness);
end

% 输出最优神经网络权值
input_weights = reshape(global_best_position(1:hidden_layer_size*(input_layer_size+1)), hidden_layer_size, input_layer_size+1);
output_weights = reshape(global_best_position(hidden_layer_size*(input_layer_size+1)+1:end), output_layer_size, hidden_layer_size+1);
disp('Input Weights:');
disp(input_weights);
disp('Output Weights:');
disp(output_weights);

在上述代码中，我们首先加载了 iris 数据集，然后定义了一个具有 10 个隐藏层神经元的神经网络。接着，我们初始化了粒子群算法的参数，并使用随机值初始化了粒子位置和速度。然后，我们开始迭代训练神经网络直到达到最大迭代次数。在每次迭代中，我们更新每个粒子的速度和位置，并计算粒子的适应度。最后，我们输出全局最优权值。

需要注意的是，上述代码仅仅是一个简单的示例，真实的情况下，你需要根据实际问题对代码进行修改和优化。