基于GA遗传算法BP优化神经网络的权值和阈值

资 源 简 介

基于GA遗传算法BP优化神经网络的权值和阈值

详 情 说 明

将遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络结合，形成了独特的权值和阈值优化策略。这种混合方法充分发挥了两种算法的优势：遗传算法擅长全局搜索，能避免BP神经网络陷入局部最优；而BP算法则精于局部微调，可提升遗传算法收敛后的精度。

核心思路分为三个阶段：首先，将神经网络的权值和阈值编码为染色体，形成初始种群。其次，通过适应度函数（如预测误差的倒数）评估个体质量，采用选择、交叉和变异操作迭代优化。最后，将优化后的染色体解码回神经网络参数，再通过BP算法进行精细调整。

这种混合策略尤其适用于复杂非线性问题，其创新点在于：利用遗传算法的随机性拓宽搜索空间，同时保留BP算法的梯度下降能力。实际应用中需注意种群规模、变异率等超参数的设置，以及适应度函数与神经网络损失函数的协同设计。

扩展思考可探讨精英保留策略对收敛速度的影响，或比较不同编码方式（二进制/实数）的性能差异。这种GA-BP混合框架也可迁移到其他优化场景，如深度学习模型的超参数调优。