MATLAB实现的BP-GA多目标优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，融合遗传算法与BP神经网络，通过遗传算法优化神经网络权重与结构参数，实现高效多目标寻优。系统包含完整的遗传编码、适应度函数与神经网络训练模块，适用于复杂优化场景。

详 情 说 明

BP-GA 多目标优化系统

项目介绍

本项目实现了遗传算法（GA）与BP神经网络的深度融合，通过遗传算法优化BP神经网络的权重和结构参数，并在神经网络模型上进行多目标寻优。系统包含完整的遗传算法编码、适应度函数设计、神经网络训练模块，支持多目标优化问题的求解。最终生成详细的实验报告文档，包含优化过程分析、结果对比和参数敏感性分析。

功能特性

• 遗传算法优化：采用先进的遗传算法对BP神经网络权重和结构进行全局优化
• BP神经网络训练：集成标准的BP神经网络训练算法，支持自定义网络结构
• 多目标Pareto前沿求解：实现多目标优化问题的Pareto最优解集求解
• 完整的技术文档生成：自动生成包含算法原理、实现步骤和结果分析的详细报告
• 可视化分析：提供收敛曲线图和性能对比数据的可视化展示

使用方法

输入配置

1. 训练数据集：准备包含特征向量和对应目标值的矩阵数据（支持.mat或.csv格式）
2. 神经网络结构参数：设置隐层节点数、激活函数类型等配置参数
3. 遗传算法参数：配置种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等遗传算法参数
4. 多目标权重设置：指定各优化目标的权重系数或优先级

输出结果

系统运行后将生成：

• 优化后的神经网络模型（包含最佳权重和偏置）
• 多目标优化的Pareto最优解集合
• 遗传算法迭代过程中的适应度变化可视化图表
• 详细的技术分析文档（.doc格式）
• 优化前后神经网络预测精度的对比分析数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 优化工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（对于大型数据集建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心调度功能，包括遗传算法种群初始化、适应度评估、神经网络训练参数配置、多目标优化求解流程控制，以及结果可视化和报告生成的全过程管理。该文件协调各个算法模块的协同工作，确保优化过程的顺利执行和最终结果的完整输出。