GA-BP分类神经网络的用途介绍
源代码
什么是 GA-BP 分类神经网络？
GA-BP 分类神经网络结合了遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）和反向传播算法（Backpropagation，简称 BP）来优化神经网络的权重和偏置。具体来说，遗传算法用于全局搜索最优或接近最优的权重和偏置初始值，随后反向传播算法进一步精细调整这些参数，以提高分类性能。这种结合利用了遗传算法的全局优化能力和 BP 算法的局部优化能力，能够有效地避免陷入局部最优，提高模型的泛化能力。
GA-BP分类神经网络的主要用途和应用场景
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模式识别
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图像分类
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文本分类
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医疗诊断
- 应用示例：基于病人的症状和检测结果，预测疾病类型，如癌症诊断、糖尿病预测。
- 解释：GA-BP 分类神经网络可以辅助医生进行诊断，通过分析大量医疗数据，提高诊断的准确性和效率。
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金融风险评估
- 应用示例：信用评分、贷款违约预测、股票价格预测。
- 解释：通过分析客户的财务数据和交易行为，GA-BP 分类神经网络可以预测客户的信用风险或潜在的金融风险。
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语音识别
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预测分析
- 应用示例：销售预测、需求预测、天气预报。
- 解释：通过学习历史数据的模式，GA-BP 分类神经网络可以预测未来趋势，辅助企业和组织做出决策。
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控制系统
- 应用示例：机器人控制、自动驾驶系统、工业过程控制。
- 解释：GA-BP 分类神经网络可以实时处理传感器数据，进行动态控制和调整，提升系统的智能化水平。
GA-BP分类神经网络的优势
- 全局优化能力：遗传算法能够进行全局搜索，避免陷入局部最优。
- 结合局部优化：反向传播算法能够对遗传算法找到的初始参数进行精细调整，提高模型性能。
- 提高泛化能力：结合两种算法的优点，GA-BP 分类神经网络具有较好的泛化能力，适用于多种复杂任务。
- 适应性强：能够适应不同规模和复杂度的数据集，适用于多种应用场景。
GA-BP分类神经网络的局限性
- 计算资源需求高：遗传算法和反向传播算法的结合可能需要较多的计算资源，尤其是在处理大规模数据集时。
- 参数调节复杂：遗传算法和 BP 算法都有各自的参数需要调节，如种群大小、交叉概率、学习率等，调参过程可能较为复杂。
- 训练时间较长：相比单独使用 BP 算法，GA-BP 结合可能需要更长的训练时间，尤其是在遗传算法的优化过程中。
总结
GA-BP 分类神经网络通过结合遗传算法和反向传播算法，充分利用了两者的优势，实现了高效的全局和局部优化。这使得该模型在多种分类任务中表现出色，尤其是在处理复杂和高维数据时具有明显优势。尽管其计算资源需求较高且参数调节较为复杂，但其良好的泛化能力和适应性使其在许多实际应用中成为一个重要且有效的工具。
带有详细中文注释的 MATLAB 代码
以下是“GA-BP分类”神经网络的主要代码文件，包括 gadecod.m、main.m 以及 goat 文件夹中的各个函数。每个文件都附有详细的中文注释，帮助您理解每一步的具体操作和实现逻辑。
1. gadecod.m
function [val, W1, B1, W2, B2] = gadecod(x)
% Gadecod - 解码遗传算法优化后的参数，并训练神经网络
%
% 输入参数:
% x - 遗传算法优化后的参数向量
%
% 输出参数:
% val - 适应度值
% W1 - 输入层到隐藏层的权重矩阵
% B1 - 隐藏层的偏置向量
% W2 - 隐藏层到输出层的权重矩阵
% B2 - 输出层的偏置向量%% 读取主空间变量S1 = evalin('base', 'S1'); % 读取隐藏层节点个数net = evalin('base', 'net'); % 读取网络参数p_train = evalin('base', 'p_train'); % 读取训练集输入数据t_train = evalin('base', 't_train'); % 读取训练集目标输出数据%% 参数初始化R2 = size(p_train, 1); % 输入节点数，即特征数量S2 = size(t_train, 1); % 输出节点数，即类别数量%% 输入权重编码% 从优化参数向量 x 中提取输入层到隐藏层的权重 W1for i = 1 : S1for k = 1 : R2W1(i, k) = x(R2 * (i - 1) + k);endend%% 输出权重编码% 从优化参数向量 x 中提取隐藏层到输出层的权重 W2for i = 1 : S2for k = 1 : S1W2(i, k) = x(S1 * (i - 1) + k + R2 * S1);endend%% 隐藏层偏置编码% 从优化参数向量 x 中提取隐藏层的偏置 B1for i = 1 : S1B1(i, 1) = x((R2 * S1 + S1 * S2) + i);end%% 输出层偏置编码% 从优化参数向量 x 中提取输出层的偏置 B2for i = 1 : S2B2(i, 1) = x((R2 * S1 + S1 * S2 + S1) + i);end%% 赋值并计算net.IW{1, 1} = W1; % 设置输入层到隐藏层的权重net.LW{2, 1} = W2; % 设置隐藏层到输出层的权重net.b{1} = B1; % 设置隐藏层的偏置net.b{2} = B2; % 设置输出层的偏置%% 模型训练net.trainParam.showWindow = 0; % 关闭训练窗口（避免弹出界面干扰）net = train(net, p_train, t_train); % 使用 BP 算法训练神经网络%% 仿真测试t_sim1 = sim(net, p_train); % 使用训练数据进行仿真测试，得到预测输出%% 反归一化T_train = vec2ind(t_train); % 将目标输出的独热编码转换为类别索引T_sim1 = vec2ind(t_sim1); % 将预测输出的独热编码转换为类别索引%% 计算适应度值% 适应度值 val 计算公式：1 / (1 - 准确率)% 准确率 = 正确预测的样本数 / 总样本数% 适应度值越小表示模型性能越好val = 1 ./ (1 - sum(T_sim1 == T_train) ./ size(p_train, 2));
end
2. main.m
%% 初始化
clear % 清除工作区中的所有变量
close all % 关闭所有打开的图形窗口
clc % 清除命令窗口的内容
warning off % 关闭所有警告信息%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 从 Excel 文件中读取数据，存储在变量 res 中%% 添加路径
addpath('goat\') % 添加包含遗传算法相关函数的文件夹路径%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 计算类别数，假设最后一列为类别标签
num_res = size(res, 1); % 计算样本总数，每一行代表一个样本
num_size = 0.7; % 设置训练集占数据集的比例为 70%
res = res(randperm(num_res), :); % 随机打乱数据集顺序，提高模型泛化能力
flag_conusion = 1; % 设置标志位为 1，启用混淆矩阵绘制（要求 MATLAB 2018 及以上版本）%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = []; % 初始化训练集和测试集的输入特征
T_train = []; T_test = []; % 初始化训练集和测试集的目标输出%% 划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :); % 提取当前类别的所有样本mid_size = size(mid_res, 1); % 当前类别的样本数量mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 计算当前类别的训练样本数量（四舍五入）% 将当前类别的训练样本添加到训练集P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入特征（除最后一列）T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集目标输出（最后一列）% 将当前类别的测试样本添加到测试集P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入特征T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集目标输出
end%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test'; % 转置训练集和测试集输入特征，使每列代表一个样本
T_train = T_train'; T_test = T_test'; % 转置训练集和测试集目标输出%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2); % 训练集样本数量
N = size(P_test , 2); % 测试集样本数量%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); % 将训练集输入特征归一化到 [0,1] 范围
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 使用相同的归一化参数处理测试集输入特征
t_train = ind2vec(T_train); % 将训练集目标输出转换为独热编码
t_test = ind2vec(T_test ); % 将测试集目标输出转换为独热编码%% 建立模型
S1 = 5; % 设置隐藏层节点个数为 5
net = newff(p_train, t_train, S1); % 创建前馈神经网络，使用新建的 BP 网络%% 设置参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置最大训练迭代次数为 1000 次
net.trainParam.goal = 1e-6; % 设置训练目标误差为 1e-6
net.trainParam.lr = 0.01; % 设置学习率为 0.01%% 设置优化参数
gen = 50; % 设置遗传算法的最大代数为 50
pop_num = 5; % 设置种群规模为 5
S = size(p_train, 1) * S1 + S1 * size(t_train, 1) + S1 + size(t_train, 1);% 计算优化参数个数：输入权重 + 输出权重 + 偏置
bounds = ones(S, 1) * [-1, 1]; % 设置优化变量的边界为 [-1, 1] 之间%% 初始化种群
prec = [1e-6, 1]; % 设置精度和编码方式：epslin 为 1e-6，实数编码
normGeomSelect = 0.09; % 设置选择函数的参数
arithXover = 2; % 设置交叉函数的参数
nonUnifMutation = [2 gen 3]; % 设置变异函数的参数initPop = initializega(pop_num, bounds, 'gabpEval', [], prec); % 初始化遗传算法的种群%% 优化算法
[Bestpop, endPop, bPop, trace] = ga(bounds, 'gabpEval', [], initPop, [prec, 0], 'maxGenTerm', gen,...'normGeomSelect', normGeomSelect, 'arithXover', arithXover, ...'nonUnifMutation', nonUnifMutation);% 运行遗传算法，优化神经网络参数%% 获取最优参数
[val, W1, B1, W2, B2] = gadecod(Bestpop); % 解码最优参数，得到权重和偏置%% 参数赋值
net.IW{1, 1} = W1; % 设置输入层到隐藏层的权重
net.LW{2, 1} = W2; % 设置隐藏层到输出层的权重
net.b{1} = B1; % 设置隐藏层的偏置
net.b{2} = B2; % 设置输出层的偏置%% 模型训练
net.trainParam.showWindow = 1; % 打开训练窗口
net = train(net, p_train, t_train); % 使用 BP 算法训练神经网络%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train); % 使用训练数据进行仿真测试，得到训练集的预测输出
t_sim2 = sim(net, p_test ); % 使用测试数据进行仿真测试，得到测试集的预测输出%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1); % 将训练集预测输出的独热编码转换为类别索引
T_sim2 = vec2ind(t_sim2); % 将测试集预测输出的独热编码转换为类别索引%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ; % 计算训练集的分类准确率（百分比）
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ; % 计算测试集的分类准确率（百分比）%% 数据排序
[T_train, index_1] = sort(T_train); % 对训练集真实标签进行排序，并获取排序索引
[T_test , index_2] = sort(T_test ); % 对测试集真实标签进行排序，并获取排序索引T_sim1 = T_sim1(index_1); % 根据排序索引重新排列训练集预测结果
T_sim2 = T_sim2(index_2); % 根据排序索引重新排列测试集预测结果%% 优化迭代曲线
figure
plot(trace(:, 1), 1 ./ trace(:, 2), 'LineWidth', 1.5); % 绘制适应度值随迭代次数变化的曲线
xlabel('迭代次数'); % 设置 X 轴标签
ylabel('适应度值'); % 设置 Y 轴标签
title({'适应度变化曲线'}); % 设置图形标题
grid on % 显示网格%% 绘图
% 绘制训练集真实值与预测值对比图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值') % 添加图例
xlabel('预测样本') % 设置 X 轴标签
ylabel('预测结果') % 设置 Y 轴标签
title({'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']}) % 设置图形标题，显示准确率
grid on % 显示网格% 绘制测试集真实值与预测值对比图
figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值') % 添加图例
xlabel('预测样本') % 设置 X 轴标签
ylabel('预测结果') % 设置 Y 轴标签
title({'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']}) % 设置图形标题，显示准确率
grid on % 显示网格%% 混淆矩阵
% 绘制训练集的混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = '训练集混淆矩阵'; % 设置混淆矩阵标题
cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 列归一化显示
cm.RowSummary = 'row-normalized'; % 行归一化显示% 绘制测试集的混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = '测试集混淆矩阵'; % 设置混淆矩阵标题
cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 列归一化显示
cm.RowSummary = 'row-normalized'; % 行归一化显示
3. goat 文件夹中的函数
a. arithXover.m
function [C1, C2] = arithXover(P1, P2, ~, ~)
% ArithXover - 算术交叉操作，用于生成两个子代
%
% 输入参数:
% P1 - 第一个父代个体
% P2 - 第二个父代个体
% ~ - 占位符参数（未使用）
% ~ - 占位符参数（未使用）
%
% 输出参数:
% C1 - 第一个子代个体
% C2 - 第二个子代个体%% 选择一个随机的混合量a = rand; % 生成一个介于 0 和 1 之间的随机数%% 创建子代C1 = P1 * a + P2 * (1 - a); % 使用混合量 a 生成第一个子代C2 = P1 * (1 - a) + P2 * a; % 使用混合量 (1 - a) 生成第二个子代
end
b. delta.m
function change = delta(ct, mt, y, b)
% delta - 计算非均匀突变的变化量
%
% 输入参数:
% ct - 当前代数
% mt - 最大代数
% y - 最大变化量，即参数值到边界的距离
% b - 形状参数
%
% 输出参数:
% change - 突变的变化量%% 计算当前代与最大代的比率r = ct / mt;if(r > 1)r = 0.99; % 防止比率超过 1end% 使用非均匀分布计算变化量change = y * (rand * (1 - r)) ^ b;
end
c. ga.m
function [x, endPop, bPop, traceInfo] = ga(bounds, evalFN, evalOps, startPop, opts, ...
termFN, termOps, selectFN, selectOps, xOverFNs, xOverOps, mutFNs, mutOps)
% ga - 遗传算法的主函数，用于优化问题
%
% 输出参数:
% x - 在优化过程中找到的最佳解
% endPop - 最终种群
% bPop - 最佳种群的跟踪记录
% traceInfo - 每代的最佳和平均适应度信息
%
% 输入参数:
% bounds - 优化变量的上下界矩阵
% evalFN - 评估函数的名称（通常是一个 .m 文件）
% evalOps - 传递给评估函数的选项（默认为 []）
% startPop - 初始种群矩阵
% opts - [epsilon prob_ops display]
% epsilon：考虑两个适应度不同所需的最小差异
% prob_ops：如果为 0，则以概率应用遗传操作；为 1 则使用确定性的操作应用次数
% display：是否显示进度（1 为显示，0 为静默）
% termFN - 终止函数的名称（默认为 'maxGenTerm'）
% termOps - 传递给终止函数的选项（默认为 100）
% selectFN - 选择函数的名称（默认为 'normGeomSelect'）
% selectOps - 传递给选择函数的选项（默认为 0.08）
% xOverFNs - 交叉函数的名称字符串（空格分隔）
% xOverOps - 传递给交叉函数的选项矩阵
% mutFNs - 变异函数的名称字符串（空格分隔）
% mutOps - 传递给变异函数的选项矩阵
%
% 示例:
% [bestSol, finalPop, bestPopTrace, traceInfo] = ga(bounds, 'gabpEval', [], initPop, [1e-6, 1, 1], ...
% 'maxGenTerm', 100, 'normGeomSelect', 0.08, 'arithXover', 2, ...
% 'nonUnifMutation', [2, 50, 3]);%% 初始化参数n = nargin;if n < 2 || n == 6 || n == 10 || n == 12disp('参数不足'); end% 默认评估选项if n < 3 evalOps = [];end% 默认参数if n < 5opts = [1e-6, 1, 0];end% 默认参数if isempty(opts)opts = [1e-6, 1, 0];end%% 判断是否为 M 文件if any(evalFN < 48) % 判断 evalFN 是否包含非字符（ASCII 码小于 48 的字符）% 浮点数编码 if opts(2) == 1e1str = ['x=c1; c1(xZomeLength)=', evalFN ';']; e2str = ['x=c2; c2(xZomeLength)=', evalFN ';']; % 二进制编码elsee1str = ['x=b2f(endPop(j,:),bounds,bits); endPop(j,xZomeLength)=', evalFN ';'];endelse% 浮点数编码if opts(2) == 1e1str = ['[c1 c1(xZomeLength)]=' evalFN '(c1,[gen evalOps]);']; e2str = ['[c2 c2(xZomeLength)]=' evalFN '(c2,[gen evalOps]);'];% 二进制编码elsee1str=['x=b2f(endPop(j,:),bounds,bits);[x v]=' evalFN ...'(x,[gen evalOps]); endPop(j,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];']; endend%% 默认终止信息if n < 6termOps = 100;termFN = 'maxGenTerm';end%% 默认变异信息if n < 12% 浮点数编码if opts(2) == 1mutFNs = 'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation';mutOps = [4, 0, 0; 6, termOps(1), 3; 4, termOps(1), 3;4, 0, 0];% 二进制编码elsemutFNs = 'binaryMutation';mutOps = 0.05;endend%% 默认交叉信息if n < 10% 浮点数编码if opts(2) == 1xOverFNs = 'arithXover heuristicXover simpleXover';xOverOps = [2, 0; 2, 3; 2, 0];% 二进制编码elsexOverFNs = 'simpleXover';xOverOps = 0.6;endend%% 仅默认选择选项，即轮盘赌。if n < 9selectOps = [];end%% 默认选择信息if n < 8selectFN = 'normGeomSelect';selectOps = 0.08;end%% 默认终止信息if n < 6termOps = 100;termFN = 'maxGenTerm';end%% 没有指定的初始种群if n < 4startPop = [];end%% 随机生成种群if isempty(startPop)startPop = initializega(80, bounds, evalFN, evalOps, opts(1: 2));end%% 二进制编码if opts(2) == 0bits = calcbits(bounds, opts(1));end%% 参数设置xOverFNs = parse(xOverFNs); % 解析交叉函数名称字符串mutFNs = parse(mutFNs); % 解析变异函数名称字符串xZomeLength = size(startPop, 2); % xzome 的长度，即变量数 + 适应度numVar = xZomeLength - 1; % 变量数popSize = size(startPop,1); % 种群人口个数endPop = zeros(popSize, xZomeLength); % 初始化下一代种群矩阵numXOvers = size(xOverFNs, 1); % 交叉算子的数量numMuts = size(mutFNs, 1); % 变异算子的数量epsilon = opts(1); % 两个适应度值被认为不同的阈值oval = max(startPop(:, xZomeLength)); % 当前种群的最佳适应度值bFoundIn = 1; % 记录最佳解变化的次数done = 0; % 标志是否完成遗传算法的演化gen = 1; % 当前代数collectTrace = (nargout > 3); % 是否收集每代的跟踪信息floatGA = opts(2) == 1; % 是否使用浮点数编码display = opts(3); % 是否显示进度%% 精英模型while(~done)%% 获取当前种群的最佳个体[bval, bindx] = max(startPop(:, xZomeLength)); % 当前种群的最佳适应度值及其索引best = startPop(bindx, :); % 当前最佳个体if collectTracetraceInfo(gen, 1) = gen; % 当前代数traceInfo(gen, 2) = startPop(bindx, xZomeLength); % 当前代的最佳适应度值traceInfo(gen, 3) = mean(startPop(:, xZomeLength)); % 当前代的平均适应度值traceInfo(gen, 4) = std(startPop(:, xZomeLength)); % 当前代的适应度标准差end%% 判断是否更新最佳解if ( (abs(bval - oval) > epsilon) || (gen == 1))% 更新显示if displayfprintf(1, '\n%d %f\n', gen, bval); end% 更新种群矩阵if floatGAbPop(bFoundIn, :) = [gen, startPop(bindx, :)]; elsebPop(bFoundIn, :) = [gen, b2f(startPop(bindx, 1 : numVar), bounds, bits)...startPop(bindx, xZomeLength)];endbFoundIn = bFoundIn + 1; % 更新最佳解变化次数oval = bval; % 更新最佳适应度值elseif displayfprintf(1,'%d ',gen); % 否则仅更新代数endend%% 选择种群endPop = feval(selectFN, startPop, [gen, selectOps]); % 使用选择函数选择新的种群%% 使用遗传算子if floatGA% 处理浮点数编码for i = 1 : numXOversfor j = 1 : xOverOps(i, 1)a = round(rand * (popSize - 1) + 1); % 随机选择一个父代b = round(rand * (popSize - 1) + 1); % 随机选择另一个父代xN = deblank(xOverFNs(i, :)); % 获取交叉函数名称[c1, c2] = feval(xN, endPop(a, :), endPop(b, :), bounds, [gen, xOverOps(i, :)]);% 确保生成新的个体if all(c1(1 : numVar) == endPop(a, 1 : numVar))c1(xZomeLength) = endPop(a, xZomeLength);elseif all(c1(1:numVar) == endPop(b, 1 : numVar))c1(xZomeLength) = endPop(b, xZomeLength);elseeval(e1str);endif all(c2(1 : numVar) == endPop(a, 1 : numVar))c2(xZomeLength) = endPop(a, xZomeLength);elseif all(c2(1 : numVar) == endPop(b, 1 : numVar))c2(xZomeLength) = endPop(b, xZomeLength);elseeval(e2str);endendPop(a, :) = c1; % 更新父代 aendPop(b, :) = c2; % 更新父代 bendendfor i = 1 : numMutsfor j = 1 : mutOps(i, 1)a = round(rand * (popSize - 1) + 1); % 随机选择一个个体进行变异c1 = feval(deblank(mutFNs(i, :)), endPop(a, :), bounds, [gen, mutOps(i, :)]);if all(c1(1 : numVar) == endPop(a, 1 : numVar))c1(xZomeLength) = endPop(a, xZomeLength);elseeval(e1str);endendPop(a, :) = c1; % 更新变异后的个体endendelse% 处理二进制编码for i = 1 : numXOversxN = deblank(xOverFNs(i, :)); % 获取交叉函数名称cp = find((rand(popSize, 1) < xOverOps(i, 1)) == 1); % 根据概率选择进行交叉的个体if rem(size(cp, 1), 2) cp = cp(1 : (size(cp, 1) - 1)); % 确保交叉个体为偶数endcp = reshape(cp, size(cp, 1) / 2, 2); % 重塑为成对个体for j = 1 : size(cp, 1)a = cp(j, 1); b = cp(j, 2); [endPop(a, :), endPop(b, :)] = feval(xN, endPop(a, :), endPop(b, :), ...bounds, [gen, xOverOps(i, :)]);endendfor i = 1 : numMutsmN = deblank(mutFNs(i, :)); % 获取变异函数名称for j = 1 : popSizeendPop(j, :) = feval(mN, endPop(j, :), bounds, [gen, mutOps(i, :)]);eval(e1str);endendend%% 更新记录gen = gen + 1; % 更新代数done = feval(termFN, [gen, termOps], bPop, endPop); % 判断是否满足终止条件startPop = endPop; % 将下一代作为当前种群[~, bindx] = min(startPop(:, xZomeLength)); % 找到当前种群中适应度最差的个体startPop(bindx, :) = best; % 将最优个体替换最差个体，保持精英end[bval, bindx] = max(startPop(:, xZomeLength)); % 获取最终种群中的最佳适应度值及其索引%% 显示结果if display fprintf(1, '\n%d %f\n', gen, bval); % 打印最终代数和最佳适应度值end%% 二进制编码x = startPop(bindx, :); % 获取最佳个体if opts(2) == 0x = b2f(x, bounds, bits); % 将二进制编码转换为浮点数bPop(bFoundIn, :) = [gen, b2f(startPop(bindx, 1 : numVar), bounds, bits)...startPop(bindx, xZomeLength)];elsebPop(bFoundIn, :) = [gen, startPop(bindx, :)];end%% 赋值if collectTracetraceInfo(gen, 1) = gen; % 当前迭代次数traceInfo(gen, 2) = startPop(bindx, xZomeLength); % 当前代的最佳适应度值traceInfo(gen, 3) = mean(startPop(:, xZomeLength)); % 当前代的平均适应度值end
end
d. gabpEval.m
function [sol, val] = gabpEval(sol, ~)
% gabpEval - 评估函数，用于遗传算法中计算个体的适应度
%
% 输入参数:
% sol - 当前个体的参数向量
% ~ - 占位符参数（未使用）
%
% 输出参数:
% sol - 当前个体的参数向量（保持不变）
% val - 当前个体的适应度值%% 解码适应度值val = gadecod(sol); % 使用 gadecod 函数计算适应度值
end
e. initializega.m
function pop = initializega(num, bounds, evalFN, evalOps, options)
% initializega - 初始化遗传算法的种群
%
% 输入参数:
% num - 种群规模，即需要创建的个体数量
% bounds - 变量的边界矩阵，每行表示一个变量的 [高界 低界]
% evalFN - 评估函数的名称（通常是一个 .m 文件）
% evalOps - 传递给评估函数的选项（默认为 []）
% options - 初始化选项，[类型 精度]
% type: 1 表示浮点数编码，0 表示二进制编码
% prec: 变量的精度（默认为 1e-6）
%
% 输出参数:
% pop - 初始化的种群矩阵，每行表示一个个体，最后一列为适应度值%% 参数初始化if nargin < 5options = [1e-6, 1]; % 默认精度为 1e-6，浮点数编码endif nargin < 4evalOps = [];end%% 编码方式if any(evalFN < 48) % 如果 evalFN 包含非字符（ASCII 码小于 48 的字符），假定为 M 文件if options(2) == 1 % 浮点数编码estr = ['x=pop(i,1); pop(i,xZomeLength)=', evalFN ';']; else % 二进制编码estr = ['x=b2f(pop(i,:),bounds,bits); pop(i,xZomeLength)=', evalFN ';']; endelse % 非 M 文件if options(2) == 1 % 浮点数编码estr = ['[ pop(i,:) pop(i,xZomeLength)]=' evalFN '(pop(i,:),[0 evalOps]);']; else % 二进制编码estr = ['x=b2f(pop(i,:),bounds,bits);[x v]=' evalFN ...'(x,[0 evalOps]); pop(i,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];']; endend%% 参数设置 numVars = size(bounds, 1); % 变量数rng = (bounds(:, 2) - bounds(:, 1))'; % 变量范围%% 编码方式if options(2) == 1 % 浮点数编码xZomeLength = numVars + 1; % xZome 的长度是变量数 + 适应度pop = zeros(num, xZomeLength); % 分配新种群矩阵% 随机生成变量值，范围在 [低界, 高界] 之间pop(:, 1 : numVars) = (ones(num, 1) * rng) .* (rand(num, numVars)) + ...(ones(num, 1) * bounds(:, 1)');else % 二进制编码bits = calcbits(bounds, options(1)); % 计算每个变量的二进制位数pop = round(rand(num, sum(bits) + 1)); % 随机生成二进制编码的种群，最后一列为适应度值end%% 运行评估函数for i = 1 : numeval(estr); % 对每个个体运行评估函数，计算适应度值end
end
f. maxGenTerm.m
function done = maxGenTerm(ops, ~, ~)
% maxGenTerm - 终止函数，当达到最大代数时终止遗传算法
%
% 输入参数:
% ops - 选项向量 [当前代数 最大代数]
% ~ - 占位符参数（未使用）
% ~ - 占位符参数（未使用）
%
% 输出参数:
% done - 终止标志，达到最大代数时为 1，否则为 0%% 解析参数currentGen = ops(1); % 当前代数maxGen = ops(2); % 最大代数%% 判断是否达到终止条件done = currentGen >= maxGen; % 如果当前代数大于等于最大代数，返回 1，否则返回 0
end
g. nonUnifMutation.m
function parent = nonUnifMutation(parent, bounds, Ops)
% nonUnifMutation - 非均匀突变函数，根据非均匀概率分布改变父代的参数
%
% 输入参数:
% parent - 父代个体的参数向量
% bounds - 变量的边界矩阵，每行表示一个变量的 [高界 低界]
% Ops - 选项向量 [当前代数 突变次数 最大代数 b]
%
% 输出参数:
% parent - 突变后的子代个体参数向量%% 相关参数设置cg = Ops(1); % 当前代数mg = Ops(3); % 最大代数bm = Ops(4); % 形状参数numVar = size(parent, 2) - 1; % 获取变量个数（假设最后一列为适应度）mPoint = round(rand * (numVar - 1)) + 1; % 随机选择一个变量进行突变md = round(rand); % 随机选择突变方向，0 表示向下限突变，1 表示向上限突变if md % 向上限突变newValue = parent(mPoint) + delta(cg, mg, bounds(mPoint, 2) - parent(mPoint), bm);else % 向下限突变newValue = parent(mPoint) - delta(cg, mg, parent(mPoint) - bounds(mPoint, 1), bm);endparent(mPoint) = newValue; % 更新突变后的变量值
end
h. normGeomSelect.m
function newPop = normGeomSelect(oldPop, options)
% normGeomSelect - 基于归一化几何分布的选择函数
%
% 输入参数:
% oldPop - 当前种群矩阵，每行表示一个个体，最后一列为适应度值
% options - 选项向量 [当前代数 选择最佳的概率]
%
% 输出参数:
% newPop - 新选择的种群矩阵%% 交叉选择排序q = options(2); % 选择最佳的概率e = size(oldPop, 2); % xZome 的长度，即变量数 + 适应度n = size(oldPop, 1); % 种群数目newPop = zeros(n, e); % 初始化新种群矩阵fit = zeros(n, 1); % 初始化选择概率向量x = zeros(n,2); % 初始化排名和索引的排序列表x(:, 1) = (n : -1 : 1)'; % 设置排名，从 n 到 1[~, x(:, 2)] = sort(oldPop(:, e)); % 根据适应度值排序，获取索引%% 相关参数r = q / (1 - (1 - q) ^ n); % 归一化分布常数fit(x(:, 2)) = r * (1 - q) .^ (x(:, 1) - 1); % 生成选择概率fit = cumsum(fit); % 计算累积概率%% 生成随机数并选择新种群rNums = sort(rand(n, 1)); % 生成 n 个排序的随机数fitIn = 1; % 初始化循环控制变量newIn = 1; % 初始化新种群索引while newIn <= n % 循环直到选择完所有新个体if(rNums(newIn) < fit(fitIn)) newPop(newIn, :) = oldPop(fitIn, :); % 根据累积概率选择个体newIn = newIn + 1; % 选择下一个新个体elsefitIn = fitIn + 1; % 进入下一个累积概率区间endend
end
i. parse.m
function x = parse(inStr)
% parse - 解析由空格分隔的字符串向量，转换为字符串矩阵
%
% 输入参数:
% inStr - 由空格分隔的字符串向量
%
% 输出参数:
% x - 解析后的字符串矩阵，每行对应一个子字符串%% 切割字符串strLen = size(inStr, 2); % 输入字符串的长度x = blanks(strLen); % 初始化输出矩阵wordCount = 1; % 初始化单词计数last = 0; % 初始化上一个空格的位置for i = 1 : strLenif inStr(i) == ' ' % 如果当前字符为空格wordCount = wordCount + 1; % 增加单词计数x(wordCount, :) = blanks(strLen); % 初始化下一行last = i; % 更新上一个空格的位置elsex(wordCount, i - last) = inStr(i); % 填充当前单词的字符endend
end
总结
通过上述 MATLAB 代码文件，您可以实现一个基于遗传算法优化的 BP 分类神经网络模型。详细的中文注释帮助您理解每一步的具体操作和实现逻辑。遗传算法用于全局搜索最优的权重和偏置初始值，而 BP 算法则进一步优化这些参数，提高模型的分类性能。goat 文件夹中的各个函数负责遗传算法的不同部分，如交叉、变异、选择等，确保算法的有效运行。
主要步骤概述：
