遗传算法训练神经网络

资 源 简 介

遗传算法训练神经网络

详 情 说 明

遗传算法训练神经网络的思路

传统神经网络训练方法（如反向传播）容易陷入局部最优解，而遗传算法通过模拟自然选择过程，能更有效地探索参数空间，找到全局最优或接近全局最优的神经网络权重配置。这种方法特别适合解决非线性、高维度的优化问题。

编码方案 神经网络的连接权重需要编码为染色体。常见方法是将所有权重展平为一维向量，每个基因对应一个权重值。实数编码比二进制编码更适合连续参数优化。

适应度函数 适应度函数决定了个体的优劣，通常采用神经网络的验证集准确率或误差函数的倒数。更高的准确率或更低的误差意味着更好的适应度。

选择与交叉 选择操作保留适应度高的个体，常用的策略包括轮盘赌选择或锦标赛选择。交叉操作通过交换两个父代个体的部分基因产生子代，可采用单点交叉或均匀交叉。

变异操作 变异通过随机扰动某些基因（权重）引入多样性，避免早熟收敛。变异概率通常较低，以保持种群稳定性。

终止条件 训练过程在达到最大迭代次数或适应度停滞时终止。最终保留适应度最高的个体作为训练好的神经网络权重。

MATLAB实现要点 MATLAB的全局优化工具箱提供了遗传算法框架，可自定义适应度函数和编码方式。结合神经网络工具箱，能高效实现权重优化。此方法避免了梯度消失/爆炸问题，但对计算资源需求较高。