matlab思维进化算法优化BP神经网络

使用思维进化算法（MEA）优化BP神经网络进行非线性函数拟合的步骤和代码：

​步骤解析​

1. ​问题定义​
   使用MEA优化BP的初始权重，解决非线性函数（如sin(x)）拟合问题，克服BP易陷入局部最优的缺陷。

2. ​BP神经网络结构​

   • 输入层：1节点（x）
   • 隐藏层：10节点（可根据问题调整）
   • 输出层：1节点（sin(x)）

3. ​MEA优化流程​

   • ​编码​：将BP的权重和偏置编码为染色体。
   • ​适应度​：用BP网络的均方误差（MSE）作为适应度。
   • ​进化操作​：竞争、交流、变异生成新种群。

​Python代码实现​

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
np.random.seed(42)
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100).reshape(-1, 1)
Y = np.sin(X) + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# BP神经网络类
class BP_Net:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size

        # 初始化权重和偏置
        self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.b1 = np.random.randn(hidden_size)
        self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.b2 = np.random.randn(output_size)

    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = np.tanh(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        return self.z2

    def mse_loss(self, y_true, y_pred):
        return np.mean((y_true - y_pred)​**2)

# 思维进化算法
class MEA:
    def __init__(self, pop_size, mutation_rate, net_structure, X, Y, max_iter=50):
        self.pop_size = pop_size
        self.mutation_rate = mutation_rate
        self.net_structure = net_structure
        self.X = X
        self.Y = Y
        self.max_iter = max_iter
        self.population = self.init_population()

    def init_population(self):
        # 每个个体是[weights1, bias1, weights2, bias2]
        pop = []
        input_size, hidden_size, output_size = self.net_structure
        for _ in range(self.pop_size):
            W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
            b1 = np.random.randn(hidden_size)
            W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
            b2 = np.random.randn(output_size)
            pop.append([W1, b1, W2, b2])
        return pop

    def fitness(self, individual):
        # 计算适应度（MSE）
        net = BP_Net(*self.net_structure)
        net.W1, net.b1, net.W2, net.b2 = individual
        y_pred = net.forward(self.X)
        return net.mse_loss(self.Y, y_pred)

    def evolve(self):
        for iteration in range(self.max_iter):
            # 计算适应度并排序
            fitnesses = [self.fitness(ind) for ind in self.population]
            sorted_indices = np.argsort(fitnesses)
            self.population = [self.population[i] for i in sorted_indices]

            # 竞争：保留前10%优秀个体
            elite_size = int(0.1 * self.pop_size)
            new_pop = self.population[:elite_size]

            # 交流与变异
            while len(new_pop) < self.pop_size:
                parent1, parent2 = np.random.choice(self.population[:50], 2, replace=False)
                child = self.crossover(parent1, parent2)
                child = self.mutate(child)
                new_pop.append(child)

            self.population = new_pop
            print(f"Iter {iteration}, Best Fitness: {fitnesses[0]:.4f}")

        # 返回最优个体
        best_idx = np.argmin(fitnesses)
        return self.population[best_idx]

    def crossover(self, parent1, parent2):
        # 单点交叉
        child = []
        for p1, p2 in zip(parent1, parent2):
            mask = np.random.rand(*p1.shape) > 0.5
            c = p1.copy()
            c[mask] = p2[mask]
            child.append(c)
        return child

    def mutate(self, individual):
        # 随机变异
        mutated = []
        for layer in individual:
            if np.random.rand() < self.mutation_rate:
                mutated.append(layer + np.random.randn(*layer.shape) * 0.1)
            else:
                mutated.append(layer)
        return mutated

# 参数设置
input_size = 1
hidden_size = 10
output_size = 1
net_structure = (input_size, hidden_size, output_size)
mea = MEA(pop_size=50, mutation_rate=0.1, net_structure=net_structure, X=X, Y=Y, max_iter=20)

# 运行MEA优化
best_individual = mea.evolve()

# 使用最优权重训练BP网络
best_net = BP_Net(*net_structure)
best_net.W1, best_net.b1, best_net.W2, best_net.b2 = best_individual

# 完整训练BP网络（可调整epochs）
epochs = 1000
lr = 0.01
for _ in range(epochs):
    y_pred = best_net.forward(X)
    error = best_net.mse_loss(Y, y_pred)
    dW2 = np.dot(best_net.a1.T, (y_pred - Y)) / len(X)
    db2 = np.mean(y_pred - Y, axis=0)
    dW1 = np.dot(X.T, np.dot((y_pred - Y), best_net.W2.T) * (1 - best_net.a1**2)) / len(X)
    db1 = np.dot((y_pred - Y), best_net.W2.T) * (1 - best_net.a1**2)
    best_net.W2 -= lr * dW2
    best_net.b2 -= lr * db2
    best_net.W1 -= lr * dW1
    best_net.b1 -= lr * db1

# 绘制结果
plt.scatter(X, Y, label='Data')
plt.scatter(X, best_net.forward(X), label='Prediction', color='red')
plt.legend()
plt.show()

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

matlab实现 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

​关键说明​

1. ​MEA优化​：通过竞争保留精英个体，交流操作混合优秀基因，变异增加多样性。
2. ​BP训练​：使用MEA得到的最优初始权重，再进行梯度下降微调。
3. ​效果验证​：对比随机初始化和MEA初始化的BP网络，观察拟合效果提升。

​改进方向​

• 调整MEA参数（种群大小、变异率）和网络结构（隐藏层节点数）。
• 引入自适应学习率或动量法加速BP收敛。
• 使用更复杂的数据集验证泛化能力。