基于遗传算法的选择性神经网络集成算法

资 源 简 介

基于遗传算法的选择性神经网络集成算法

详 情 说 明

遗传算法在选择性神经网络集成中的应用

神经网络集成（Neural Network Ensemble）通过结合多个独立神经网络的预测结果，通常能显著提升模型的泛化能力。然而，传统的集成方法（如Bagging或Boosting）往往包含大量子模型，导致计算开销大且可能引入冗余。选择性集成（Selective Ensemble）通过筛选部分高质量、高多样性的子模型，在保持性能的同时降低复杂度。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）为解决这一筛选问题提供了自然启发式的优化思路。其核心流程包括：

种群初始化 随机生成一组候选子模型组合，每个组合以二进制编码表示（1=选中，0=未选中），形成初始种群。

适应度评估 设计适应度函数，综合考虑集成准确率和模型数量。例如： 适应度 = 集成准确率 - λ × 选中模型数量，其中λ为平衡超参数。

选择与进化 通过轮盘赌或锦标赛选择高适应度个体，再通过交叉和变异操作生成新一代种群。交叉操作交换不同个体的部分编码，变异则随机翻转某些比特位以增加多样性。

终止与输出 迭代至收敛或达到最大代数后，输出适应度最高的子模型组合。

优势分析 自动平衡性能与效率：通过适应度函数动态优化模型数量。 隐式处理多样性：遗传算法倾向于保留预测互补的子模型。 可扩展性：可轻松引入其他约束（如硬件资源限制）。

应用扩展 结合NSGA-II等多目标优化算法，同时优化精度、延迟和内存占用。 针对在线学习场景，设计增量式遗传算子以适应动态数据流。

该方法的局限性在于超参数（如种群大小、变异率）对结果敏感，需结合领域知识调参。未来可探索与元学习结合的自动化优化框架。