基于遗传算法优化的MATLAB神经网络参数自动调优系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遗传算法与神经网络的混合优化，通过全局搜索自动调整网络权重、偏置及隐藏层结构，有效避免局部最优问题。支持自定义网络配置，提升模型性能与训练效率。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的神经网络参数自动调优系统

项目介绍

本项目实现了一个结合遗传算法与神经网络的混合优化系统。通过遗传算法的全局搜索能力优化神经网络的初始权重、偏置及隐藏层结构参数，有效避免传统梯度下降法容易陷入局部最优的问题。系统支持自定义神经网络结构，能够自动迭代寻优并验证模型性能，适用于回归与分类任务的数据建模。

功能特性

• 混合优化机制：利用遗传算法全局优化神经网络参数
• 自适应编码：动态参数编码与解码机制，支持可变长度染色体
• 多任务支持：同时适用于分类和回归任务
• 结构自定义：可灵活配置隐藏层数量和节点数范围
• 可视化分析：提供迭代收敛曲线和性能指标展示
• 参数记录：完整保存历代最优个体参数变化过程

使用方法

输入数据准备

• 训练数据集：数值矩阵格式（N×M），N为样本数，M为特征数
• 标签数据：分类任务为类别标签向量，回归任务为连续值向量
• 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率
• 神经网络参数：隐藏层数量、节点数范围、激活函数类型

运行流程

1. 配置算法参数和网络结构参数
2. 加载训练数据集和标签数据
3. 运行优化系统，自动进行参数寻优
4. 获取最优模型和性能分析结果

输出结果

• 最优神经网络模型结构（权重矩阵、偏置向量、隐藏层配置）
• 迭代收敛曲线图（适应度随世代变化趋势）
• 测试集性能指标（分类准确率/回归均方误差）
• 遗传算法优化参数记录表（历代最优个体参数值）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 内存建议4GB以上，复杂任务需要更高配置

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括遗传算法种群初始化、神经网络前向传播计算、适应度评估机制、遗传操作（选择、交叉、变异）的执行流程，以及优化结果的输出与可视化。该文件整合了参数编码解码、迭代优化控制、性能验证等关键模块，为用户提供完整的自动化调优解决方案。