实数编码的遗传算法优化BP神经网络共55页
遗传算法及遗传算法优化BP神经网络实现代码
遗传算法开放分类：编程、程序、数学、计算机、算法目录• 遗传算法定义• 遗传算法特点• 遗传算法的应用• 遗传算法的现状• 遗传算法的一般算法• 遗传算法实例遗传算法定义[编辑本段]遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是有美国Michigan 大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Hilland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小挑选（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
遗传算法特点[编辑本段] 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主要有以下特点：1、遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。
实数编码的遗传算法优化BP神经网络
normal
数据压缩情况
DOS PROBE
R2L
U2R
压缩前 小数点1位 小数点4位
图4-1 样本数据压缩情况
目录
课题背景 遗传神经网络 分类检测器同步检测模型 数据预处理 仿真实验 结束语和展望 发表论文
仿真实验
学习样本和测试样本
表5-1 样本数据
instants
4
5
0
U2R
11
1
2
6
normal DOS PROBE R2L
数据预处理
归一化精度对样本影响
表4-2 小数点保留4位时记录重复情况
DOS
1
0
0
0
PROBE
1
0
0
0
R2L
0
0
0
0
U2R
0
0
0
0
normal DOS PROBE R2L
数据预处理
归一化精度对样本影响
表4-3 样本数据压缩情况
normal DOS PROBE R2L U2R
本文BP神经网络的输入节点数为34个，隐 含层节点数为15个，输出层节点数为4个。
数据预处理
样本精简
虽然神经网络的连接权重可以用一个实数 串进行表示，但在进行网络的训练时，还需要 将实数串分为两部分，设输入层到隐含层的连 接权重矩阵为W1，则W1为34行15列矩阵；同理， 隐含层到输出层的连接权重矩阵W2为15行4列矩 阵。
遗传神经网络
实数编码遗传算法
而基于实数编码的遗传算法不存在编码和 解码过程，能够大大提高解的精度和运算 速度，因此，基于实数编码的遗传算法得 到了越来越多的重视。
遗传算法优化BP神经网络权值和阈值(完整版)
/viewthread.php?tid= 50653&extra=&highlight=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7% AE%97%E6%B3%95&page=1Matlab遗传算法优化神经网络的例子（已调试成功）最近论坛里问到用遗传算法优化神经网络问题的人很多，而且论坛里有很多这方面的代码。
但可惜的是所有代码都或多或少有些错误！最郁闷的莫过于只有发帖寻求问题答案的探索者，却很少有对问题进行解答的victor。
本人在论坛里看到不少会员对能运行成功的遗传算法优化神经网络例子的需求是多么急切，我也深有感触！现把调试成功的一个例子贴出来，供大家参考！（本例子是基于一篇硕士论文里的代码为蓝本改编的，此处就不再注明作者了。
）遗传算法优化bp.rar (3.34 KB)注：该代码是由会员“书童”耗费了一整天的时间调试成功的，在此再次对我们的“书童”同学乐于助人的高尚品德致敬，并对其深表感谢！PS:参考会员“ilovexyq”意见，先对其做以补充。
该网络为遗传算法优化bp的一个典型例子，输入为7，输出为7，隐层为25。
该网络输入输出数据就是为了说明问题而随便加的，没有实际意义。
如用于自己的实际问题，把数据替换并根据需要改一下网络结构就行了。
PS:如有问题，请先阅读此贴：/thread-52587-1-1.html###[本帖最后由 yuthreestone 于 2009-10-15 10:52 编辑]搜索更多相关主题的帖子: 调试例子算法Matlab神经网络/thread-52587-1-1.html遗传算法优化BP神经网络权值和阈值（完整版）会员renjia前一段时间分享的程序，地址如下：/viewthread.php?tid=50653&extra=&highlight=% E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&page=1：（1）renjia提供的程序存在一些小错误，主要是设计的bp网络是两个隐含层，但编码的时候只有一个隐含层。
基于遗传算法的BP神经网络优化算法
案例3：基于遗传算法的BP神经网络优化算法******************************************************************************* ****论坛申明：1 案例为原创案例，论坛拥有帖子的版权，转载请注明出处（MATLABSKY论坛，《MATLAB智能算法30个案例分析》2 案例内容为书籍原创内容，内容为案例的提纲和主要内容。
3 作者长期驻扎在板块，对读者和会员问题有问必答。
4 案例配套有教学视频和完整的MATLAB程序，MATLAB程序在购买书籍后可以自由下载，教学视频需要另外购买。
MATLAB书籍预定方法和优惠服务：/thread-9258-1-1.html点击这里，预览该案例程序：/znsf/view/s3/GABPMain.html 已经预定的朋友点此下载程序源代码：/thread-11921-1-1.html ******************************************************************************** **1、案例背景BP网络是一类多层的前馈神经网络。
它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。
BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。
由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP 神经网络获得了非常广泛的应用。
据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。
BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。
BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：①、学习收敛速度太慢；②、不能保证收敛到全局最小点；③、网络结构不易确定。
另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。
基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化
基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化佘维;李阳;钟李红;孔德锋;田钊【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2024(44)3【摘要】针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。
首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。
基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。
实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。
实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。
【总页数】6页(P671-676)【作者】佘维;李阳;钟李红;孔德锋;田钊【作者单位】郑州大学网络空间安全学院;嵩山实验室;互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心(郑州大学);郑州市区块链与数据智能重点实验室(郑州大学);郑州大学计算机与人工智能学院;军事科学院国防工程研究院工程防护研究所【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法2.用基于实数编码的自适应遗传算法进化神经网络3.基于实数编码遗传算法的神经网络成本预测模型及其应用4.基于实数编码遗传算法的神经网络优化设计5.改进的实数编码加速遗传算法在暴雨强度公式参数优化中的应用因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的BP神经网络算法ppt课件
• 1. 简要介绍BP网络算法 • 2. 简要介绍遗传算法 • 3. 介绍基于遗传算法的BP网络迭代流程
BP神经网络 (Back Propagation Neural Network)
• 其主要的学习过程是：将输入从输入层经隐层单元逐层处理 ， 并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状 态。如果在输出层不能得到期望的输出，则将误差信号沿原来 的连接通路反向传播，通过梯度下降法修改各神经元的权值， 使误差信号最小 。
• 优点： • 1）良好的并行性（操作对象是一组可行解；搜索轨道有多条） • 2）强大的通用性（只需利用目标的取值信息，无需梯度等高价
值信息） • 3）良好的全局优化性和鲁棒性 • 4）良好的可操作性 • 缺点： • 1）大量计算（涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时
间是个问题） • 2）稳定性差（算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可
遗传算法(Genetic Algorithm)
• 遗传算法是一种用于全局优化搜索的迭代算法 • 模仿生物的遗传进化原理，通过选择(Selection)、交叉
(Crossover)、变异(Mutation)等机制，使种群中个体的适应性 (Fitness)不断提高 • 核心思想：适者生存
遗传算法特点
交叉操作(Crossover)
• DNA1 • DNA2 • NEW DNA
交叉概率：
变异操作(Mutation)
• 变异概率：
性能比较
BP算法实验时，选用的样本数是550，学习速率α=0.7，输人层结 点14个(共有14个特征点 )，输出层共有5个，隐含层9个。
BP一GA算法实验时，选用的样本数是550，交换概率Pc=0.7，变 异概率Pm=0.2，输人层结点14个，输出层结点5个，隐含层 9 个， 种群规模300个。
用实数编码的遗传算法优化神经网络盲均衡算法
ｙｎ ｉ （－）
ｙｎ ｍ１ （—
其 中 （ 表示发 送 序列 ， （ 表示 加性 噪 声， ｎ表 ， ｚ ） ｎｎ ） （）
收 稿 日期 ： ０ ８ ０ —５ ２０ — ６ １
图 ２ Ｐ神经网络中信号的传输关系 Ｂ
作 者简 介 ： 李沅 （ ８ 一， ， １ ２ ）女 山西 左 云 人， 士， 教 ９ 硕 助 研究 方 向 ： 信 ］程 通
（） １
的神 经元 ； 隐层 与输 层 的权值 为 Ｗ， ）假 定 隐层 （． ｎ
单元 的输 入为 Ｒ，）输 为 ５ ）输 出层 单元 的输 （， ｎ ，
｝ 为 ｎ， ｝ ｛ ）神经 网络 总输 为 （ ， ｎ 隐层 、 出层 的 ） 输
输 入 与输 的传递 函数为 厂ｆ）本 文 中选 取 以下 函 ． ，
示 信 道 冲激 相应 ， （） ｖｎ表示 接 收序 列 ， （） 叠ｎ表示 均 衡 器输 Ｉ ， ｆ） 叶 叠ｎ表示 判 决器 输 ｝ １ 首 先选 择 一个 网络 Ｊ ｝２ ｛１ ． 结 构， 后 针对 所 选 网络 结 构提 ｌ 一 个 代 价 函 数， 然 叶 Ｊ 并且 根据 这个 代价 函数 确定权 值 的递推 方程 ． 最后 通过最 小化代价 函数来 达到调整 权值 的 目的．
进行 遗传算法 的编码 … ② 收敛速 度快 ， 易陷 入局 ： 不
得更优的收敛精度， 易陷入局部极小值，因此， 但 将遗 传算法 与神经 网络有 机结合 ， 取长 补短， 就能达 到更
优的均衡效果 ． 基于遗传神经 网络训 练方 法的主要思 想是先利用遗传算法对权值进行 陕速 的全 局搜 索， 通 过控制遗传 代数使 网络性能达到一定要求 ， 然后再利 用 Ｂ 算法在局部进行最优搜索， Ｐ 直到满足精度． 本文 采用 层前馈神经网络， 二 见图 ２ ．
遗传算法优化的BP神经网络建模【精品毕业设计】（完整版）
遗传算法优化的BP神经⽹络建模【精品毕业设计】（完整版）遗传算法优化的BP神经⽹络建模⼗⼀⽉匆匆过去，每天依然在忙碌着与⽂档相关的东西，在寒假前⼀个多⽉⾥，努⼒做好⼿头上的事的前提下多学习专业知识，依然是坚持学习与素质提⾼并重，依然是坚持锻炼⾝体，为明年找⼯作打下基础。
遗传算法优化的BP神经⽹络建模借鉴别⼈的程序做出的仿真，最近才有时间整理。
⽬标：对y=x1^2+x2^2⾮线性系统进⾏建模，⽤1500组数据对⽹络进⾏构建⽹络，500组数据测试⽹络。
由于BP神经⽹络初始神经元之间的权值和阈值⼀般随机选择，因此容易陷⼊局部最⼩值。
本⽅法使⽤遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对⽐使⽤遗传算法前后的效果。
步骤：未经遗传算法优化的BP神经⽹络建模1、随机⽣成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。
并将数据存储在data中待遗传算法中使⽤相同的数据。
2、数据预处理：归⼀化处理。
3、构建BP神经⽹络的隐层数，次数，步长，⽬标。
4、使⽤训练数据input_train训练BP神经⽹络net。
5、⽤测试数据input_test测试神经⽹络，并将预测的数据反归⼀化处理。
6、分析预测数据与期望数据之间的误差。
遗传算法优化的BP神经⽹络建模1、读取前⾯步骤中保存的数据data；2、对数据进⾏归⼀化处理；3、设置隐层数⽬；4、初始化进化次数，种群规模，交叉概率，变异概率5、对种群进⾏实数编码，并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数；6、循环进⾏选择、交叉、变异、计算适应度操作，直到达到进化次数，得到最优的初始权值和阈值；7、将得到最佳初始权值和阈值来构建BP神经⽹络；8、使⽤训练数据input_train训练BP神经⽹络net;9、⽤测试数据input_test测试神经⽹络，并将预测的数据反归⼀化处理；10、分析预测数据与期望数据之间的误差。
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6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子