用遗传算法优化RBF网络参数

资 源 简 介

用遗传算法优化RBF网络参数

详 情 说 明

遗传算法优化RBF网络参数

径向基函数（RBF）网络在函数逼近任务中表现优异，但其性能高度依赖中心点位置、宽度参数和权重选择。传统方法（如K-means聚类或最小二乘法）可能陷入局部最优，而遗传算法（GA）通过全局搜索策略能有效优化这些参数，从而提升RBF网络的逼近精度。

优化思路 参数编码：将RBF网络的中心向量、高斯函数宽度和输出层权重编码为染色体，实数编码或二进制编码均可，需保证解空间的覆盖性。 适应度函数：以RBF网络在训练集上的均方误差（MSE）作为适应度评价标准，误差越小则个体适应度越高。 遗传操作： 选择：轮盘赌或锦标赛选择保留高适应度个体。 交叉：算术交叉或单点交叉生成新参数组合。 变异：小幅扰动参数以避免早熟收敛。 迭代优化：逐代进化种群，直到误差满足阈值或达到最大迭代次数。

优势与扩展 遗传算法的全局搜索能力避免了梯度下降类方法的局部最优问题，尤其适用于高维非线性函数逼近。可进一步结合自适应变异率或精英保留策略提升收敛效率。若需实时性优化，可改用差分进化等衍生算法。