MATLAB遗传算法优化神经网络权值系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的遗传算法与神经网络集成优化框架，通过全局搜索优化神经网络初始权值与偏置，避免局部最优问题。支持网络结构自定义配置，适用于复杂非线性建模任务。

详 情 说 明

基于遗传算法的神经网络权值优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法与神经网络集成优化框架。系统通过遗传算法的全局搜索能力来优化神经网络的初始权值与偏置，有效避免了传统梯度下降法容易陷入局部最优的问题。该框架提供从参数配置、优化计算到结果分析的全流程解决方案，适用于各类回归和分类任务。

功能特性

• 神经网络结构自定义配置：支持灵活设置隐藏层数量及各层神经元个数
• 遗传算法参数设置：可配置种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数
• 适应度函数自动生成：根据任务类型自动生成合适的适应度评估函数
• 多代进化过程可视化：实时展示适应度值随迭代次数的变化趋势
• 优化结果性能对比分析：提供与传统随机初始化方法的性能对比报告

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：m×n维数值矩阵，m为样本数量，n为特征维度
2. 目标输出：m×k维数值矩阵，k为输出类别数量
3. 神经网络结构参数：隐藏层数量及各层神经元个数
4. 遗传算法参数：种群规模（50-200）、最大迭代次数（100-500）、交叉概率（0.6-0.9）、变异概率（0.01-0.1）
5. 数据预处理选项：可选择归一化、标准化等预处理方式

输出结果

1. 最优权值矩阵：优化后的神经网络各层权值参数
2. 训练过程曲线：适应度值随迭代次数的变化曲线
3. 性能评估报告：训练集/测试集准确率、均方误差等指标
4. 优化对比分析：与传统随机初始化方法的性能对比结果
5. 可部署模型：可直接用于新数据预测的优化后神经网络模型

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 建议内存4GB以上，用于处理较大规模的数据集和种群

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括遗传算法种群初始化、神经网络结构构建、适应度评估计算、遗传操作执行以及结果可视化输出。该文件实现了完整的优化循环，能够根据用户配置自动完成权值优化任务，并生成相应的性能分析报告和对比图表。