GA训练BP网络的权重算法

资 源 简 介

GA训练BP网络的权重算法

详 情 说 明

遗传算法优化BP神经网络权重的训练方法主要分为两种实现路径：

第一种是纯遗传算法训练方案。该方案通过主程序gafault.m协调整个训练流程，核心包含三个关键模块：首先通过nninit.m完成网络拓扑结构的初始化，确定输入输出维度等基础参数；其次gabpEval.m模块负责计算种群中每个个体的适应度值，该值通常与网络在验证集上的误差成反比；最后gadecod.m实现遗传编码与神经网络权值/阈值的双向转换，这是算法能作用于神经网络的关键桥梁。

第二种是混合训练策略，对应主程序gabpfault.m。这种方案先利用遗传算法进行权重的全局搜索，获取相对优化的初始解后，再切换至传统BP算法进行局部精细调整。这种组合既发挥了遗传算法全局寻优的优势，又保留了BP算法收敛速度快的特性，特别适合解决BP网络容易陷入局部极小值的问题。

值得注意的是，两种方案共享相同的子程序模块，包括网络初始化、适应度计算和编码转换功能。这种模块化设计体现了算法实现中的代码复用思想。作为对照，方案中还提供了纯BP算法的实现版本bpfault.m，该版本在不同MATLAB环境下有相应调整。

这种混合训练范式展现了智能算法组合应用的典型思路，通过遗传算法解决神经网络训练中的初始敏感性问题，为后续BP算法提供更好的搜索起点，在实际工程应用中往往能获得更稳定的训练效果。