基于遗传算法与神经网络的MATLAB混合优化系统

资 源 简 介

本项目实现了遗传算法、RBF与BP神经网络的混合优化策略，提供参数配置、数据输入和性能评估功能，具有模块化设计，便于二次开发与应用部署。

详 情 说 明

基于遗传算法与神经网络的混合优化系统

项目介绍

本项目是一个集成了遗传算法与神经网络的智能优化系统。系统包含五大核心模块：基本遗传算法、RBF神经网络、BP神经网络以及两种混合优化策略。通过利用遗传算法的全局搜索能力和神经网络的局部逼近特性，本系统能够有效解决复杂优化问题。系统支持高度自定义的参数配置、灵活的数据输入和全面的性能评估，采用模块化设计，具有良好的可移植性与可扩展性，便于用户进行二次开发和研究应用。

功能特性

• 多算法集成：提供基本遗传算法（GA）、RBF神经网络、BP神经网络三种独立算法，以及GA-RBF、GA-BP两种混合优化策略。
• 高度可配置：用户可灵活设置算法参数，包括遗传算法的种群大小、交叉率、变异率，以及神经网络的结构层数、学习率等。
• 全面的输入支持：支持数值型矩阵或向量作为训练和测试数据，允许用户自定义目标函数或适应度函数。
• 丰富的输出结果：系统输出最优解、收敛曲线图、模型性能指标（如均方误差、准确率）及多种可视化结果（如种群分布、网络结构）。
• 模块化与可扩展性：代码结构清晰，各功能模块独立，便于用户理解、修改和集成新的算法组件。

使用方法

1. 环境准备：确保您的计算机满足系统要求（见下文）。
2. 数据与参数配置：准备输入数据（矩阵或向量），并在相应的配置脚本或函数中设置算法参数和目标函数。
3. 运行主程序：执行主程序文件以启动优化过程。系统将根据配置调用指定的算法模块。
4. 结果分析：程序运行结束后，查看控制台输出的最优解和性能指标，并分析自动生成的可视化图表（如收敛曲线）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：无特定强制要求，但部分高级绘图功能可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox 等。

文件说明

主程序文件是系统的核心调度与执行入口。它负责整合各个算法模块，引导整个优化流程的运行。其主要功能包括：初始化系统环境与全局参数；解析用户的输入配置和数据；根据用户选择调用相应的核心算法模块（遗传算法、神经网络或混合算法）；监控算法执行过程并记录关键数据；最终对优化结果进行计算、汇总与可视化展示，生成性能报告和各类图表。