MATLAB实现的神经网络遗传算法混合优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了结合神经网络与遗传算法的混合优化系统，通过神经网络拟合非线性函数特征，结合遗传算法进行全局极值搜索，适用于复杂非线性函数的参数优化问题。

详 情 说 明

基于神经网络遗传算法的非线性函数极值寻优系统

项目介绍

本项目结合神经网络与遗传算法，实现对非线性函数极值的智能寻优。系统首先通过神经网络学习并拟合非线性函数的输入输出映射关系，随后利用遗传算法强大的全局搜索能力，在指定的解空间内寻找能使目标函数取得极值的最优参数组合。该方案为处理复杂非线性模型的优化问题提供了有效的计算工具，可广泛应用于工程设计与科学计算领域。

功能特性

• 神经网络拟合：利用多层前馈神经网络精准逼近复杂非线性函数。
• 遗传算法优化：采用选择、交叉、变异等算子进行全局极值搜索，避免陷入局部最优。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义神经网络结构与遗传算法运行参数。
• 结果可视化：自动绘制优化过程收敛曲线，直观展示寻优进展。
• 详细报告生成：输出包含各代最优解与适应度值的文本报告，便于后续分析。

使用方法

1. 准备输入：

- 定义目标函数表达式（字符串格式，例如 'y = x1^2 + x2^2 + sin(x1)'）。 - 设定每个变量的取值范围（数值矩阵，指定上下界）。 - 配置遗传算法参数（种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等）。 - 设置神经网络参数（隐藏层节点数、训练次数、学习率等）。

1. 运行系统：执行主程序，系统将自动依次完成神经网络的训练与遗传算法的优化过程。

1. 获取输出：

- 最优解向量：使得目标函数取得极值的变量取值组合。 - 最优目标函数值：极值的具体数值。 - 收敛曲线图：展示迭代过程中最优适应度值的变化趋势。 - 优化过程参数报告：记录每一代种群的最优解与适应度值的详细文本文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：深度学习工具箱、全局优化工具箱

文件说明

主程序文件包含了系统的核心控制逻辑与执行流程。它负责解析用户的输入配置，调用神经网络模块进行函数拟合以构建代理模型，进而驱动遗传算法进行迭代寻优。此外，它还负责协调最终结果的计算、收敛曲线的绘制以及优化过程报告的生成与输出。