MATLAB的遗传算法神经网络权值优化系统(GA-NN Weight Optimization System)

资 源 简 介

本项目开发了基于MATLAB的遗传算法工具箱，通过全局优化神经网络权值显著提升模型性能。系统包含种群初始化、适应度评估和遗传操作模块，并提供优化过程可视化与对比分析功能。

详 情 说 明

基于遗传算法的神经网络权值优化系统（GA-NN Weight Optimization System）

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的神经网络权值优化方法。通过遗传算法的全局搜索能力，对神经网络的连接权值进行优化，旨在提升模型的预测精度与泛化能力，避免传统梯度下降法可能陷入局部最优解的问题。系统集成了完整的遗传算法流程，包括种群初始化、选择、交叉、变异等操作，并支持用户灵活配置网络结构与算法参数，实现了从权值优化到结果分析的全流程工具。

功能特性

• 全局权值优化：利用遗传算法在解空间中进行全局搜索，寻找最优的神经网络权值组合。
• 高度可配置：用户可自定义神经网络结构（层数、神经元数量、激活函数）、遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）以及适应度函数（如均方误差、准确率等）。
• 过程可视化：提供优化过程中适应度变化的收敛曲线，便于观察算法性能。
• 性能对比分析：自动生成优化前后模型在训练集与测试集上的性能对比报告（包括精度、损失值等指标）。
• 模型导出：支持将优化后的神经网络权值及模型结构导出为 .mat 文件，便于后续部署与应用。

使用方法

1. 准备数据：准备好训练数据集（特征矩阵与标签向量）及测试数据集。
2. 配置参数：在相应配置模块中设定神经网络结构、遗传算法参数和适应度评估指标。
3. 运行优化：执行主程序，启动遗传算法优化流程。系统将自动进行种群演化与权值搜索。
4. 查看结果：优化完成后，查看生成的收敛曲线图与性能对比报告。
5. 导出模型：将优化得到的最佳神经网络模型导出为 .mat 文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB 版本：R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)

文件说明

主程序文件整合了系统的核心运行逻辑，主要负责读取用户配置参数，初始化神经网络结构与遗传算法种群，控制遗传算法的主循环迭代过程（包括选择、交叉、变异等算子操作），调用适应度评估函数对种群个体进行网络性能评估，记录并可视化优化过程中的关键数据，并在最终生成性能分析报告与优化后的网络模型文件。