基于遗传算法的神经网络权值优化系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

GA_NN_Optimizer是一个完整的MATLAB进化神经网络框架，通过遗传算法自动优化神经网络连接权值。系统包含神经元编码、遗传进化控制和网络性能评估三大核心模块，将网络结构转化为染色体编码，实现智能权值优化，提高网络性能并减少人工调参负担。

详 情 说 明

GA_NN_Optimizer - 基于遗传算法的神经网络权值优化系统

项目介绍

本系统设计了一个完整的进化神经网络框架，实现利用遗传算法自动优化神经网络连接权值。系统包含神经元编码模块、遗传进化控制器和网络性能评估器三大核心组件。首先将神经网络结构转化为染色体编码，通过选择、交叉、变异等遗传操作逐代进化权值种群，最后解析最优染色体得到优化后的神经网络模型。系统支持配置遗传算法参数和网络拓扑结构，适用于分类、预测等多种机器学习任务。

功能特性

• 神经网络权值编码技术：将连续权值空间映射到离散染色体基因位
• 自适应遗传操作技术：动态调整交叉率和变异率的进化策略
• 精英保留策略：保证最优个体不丢失的种群管理机制
• 多目标函数支持：支持均方误差、交叉熵等多种损失函数
• 完整的可视化分析：提供进化过程收敛曲线和权值分布对比图

使用方法

输入配置

1. 训练数据集：N×D矩阵格式，N为样本数，D为特征维度
2. 神经网络结构参数：隐藏层数量、各层神经元个数
3. 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率
4. 目标函数类型：均方误差、交叉熵等损失函数选择

输出结果

• 优化后的神经网络权值矩阵（包含各层连接权值和偏置项）
• 进化过程收敛曲线（显示每代最优适应度值变化）
• 最终网络性能报告（训练集/测试集准确率、损失值等指标）
• 权值分布可视化图（展示优化前后权值统计特性对比）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 推荐处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件包含完整的系统执行流程，实现了神经网络染色体编码初始化、遗传算法进化循环控制、种群适应度评估计算、进化操作执行以及结果可视化输出等核心功能。该文件整合了所有模块组件，为用户提供一站式的神经网络权值优化解决方案，通过参数配置即可完成从数据输入到结果输出的全自动优化过程。