MATLAB遗传算法与神经网络权重优化工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的遗传算法程序包，专门用于优化BP神经网络的权重参数。支持纯遗传算法和混合优化两种模式，帮助用户高效搜索最优权重配置，提升神经网络性能。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法优化神经网络权重工具箱（GA-BP Hybrid Optimization Toolkit）

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法程序包，专门用于优化BP神经网络的权重参数。工具箱通过智能优化算法与神经网络训练相结合，显著提升网络性能与收敛效率。核心特色是提供了三种不同的优化模式，用户可根据具体问题需求选择最合适的算法策略，实现从全局搜索到局部精细调优的全流程优化。

功能特性

• 三重优化模式：

- 纯遗传算法优化：利用GA强大的全局搜索能力直接寻找最优权重配置 - 混合优化策略：结合GA全局搜索与BP局部优化的优势，先粗调后精调 - 传统BP算法：提供标准反向传播算法作为性能对比基准

• 灵活的参数配置：

- 支持自定义网络结构（输入层、隐藏层、输出层节点数） - 完整的遗传算法参数控制（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等） - 可调节的BP训练参数（学习率、训练周期、误差阈值）

• 全面的输出分析：

- 优化后的网络权重矩阵输出 - 训练过程可视化（适应度收敛曲线、误差下降对比图） - 详细的性能评估报告（误差值、训练时间、收敛次数） - 预测精度分析与算法对比结果

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集，格式为数值矩阵，包含特征向量和对应标签

1. 参数设置：

- 配置神经网络结构参数 - 设置遗传算法相关参数（种群大小、迭代次数等） - 定义BP算法训练参数（学习率、训练周期等） - 选择适应度函数（支持自定义或默认均方误差）

1. 运行优化：选择优化模式（纯GA/混合/传统BP）并启动训练过程

1. 结果分析：

- 查看训练过程可视化图表 - 分析性能评估报告 - 获取优化后的权重矩阵 - 对比不同算法的性能差异

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存4GB以上，复杂网络结构需要更高配置

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了完整的算法流程控制，包括数据预处理、参数初始化、三种优化算法的执行调度、结果可视化展示以及性能对比分析。该文件作为用户交互的主要接口，提供了从数据输入到结果输出的全流程管理，确保用户能够便捷地调用不同优化模式并获得详尽的训练分析报告。