GA-BP分类-遗传算法（Genetic Algorithm）和反向传播算法（Backpropagation ...

渣渣兔 · 2024-12-23 11:58:15

GA-BP分类神经网络的用途先容

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刮最优或靠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，以进步分类性能。这种结合使用了遗传算法的全局优化本事和 BP 算法的局部优化本事，能够有用地制止陷入局部最优，进步模型的泛化本事。
GA-BP分类神经网络的主要用途和应用场景

模式识别
- 应用示例：手写数字识别、人脸识别、指纹识别。
- 表明：通过学习输入特征与类别标签之间的关系，GA-BP 分类神经网络能够正确识别和分类不同的模式和图像。
图像分类
- 应用示例：将图像分类为不同类别，如动物、车辆、场景等。
- 表明：GA-BP 分类神经网络可以处置惩罚高维图像数据，通过特征提取和分类，实现对图像的主动分类。
文本分类
- 应用示例：垃圾邮件检测、情感分析、新闻分类。
- 表明：通过将文本数据转换为数值特征（如词频、TF-IDF 等），GA-BP 分类神经网络可以学习不同类别之间的区别，实现文本的主动分类。
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。
- 表明：GA-BP 分类神经网络可以辅助医生进行诊断，通太过析大量医疗数据，进步诊断的正确性和服从。
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。
- 表明：通太过析客户的财务数据和生意业务举动，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。
语音识别
- 应用示例：将语音信号转换为文本、语音下令识别。
- 表明：GA-BP 分类神经网络能够处置惩罚和分类复杂的语音数据，实现正确的语音识别和理解。
预测分析
- 应用示例：销售预测、需求预测、天气预报。
- 表明：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议。
控制系统
- 应用示例：呆板人控制、主动驾驶系统、工业过程控制。
- 表明：GA-BP 分类神经网络可以实时处置惩罚传感器数据，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

全局优化本事：遗传算法能够进行全局搜刮，制止陷入局部最优。
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，进步模型性能。
进步泛化本事：结合两种算法的优点，GA-BP 分类神经网络具有较好的泛化本事，实用于多种复杂使命。
适应性强：能够适应不同规模和复杂度的数据集，实用于多种应用场景。

GA-BP分类神经网络的范围性

计算资源需求高：遗传算法和反向传播算法的结合大概需要较多的计算资源，尤其是在处置惩罚大规模数据集时。
参数调治复杂：遗传算法和 BP 算法都有各自的参数需要调治，如种群大小、交织概率、学习率等，调参过程大概较为复杂。
练习时间较长：相比单独使用 BP 算法，GA-BP 结合大概需要更长的练习时间，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，充分使用了两者的优势，实现了高效的全局和局部优化。这使得该模型在多种分类使掷中体现精彩，尤其是在处置惩罚复杂和高维数据时具有显着优势。尽管其计算资源需求较高且参数调治较为复杂，但其良好的泛化本事和适应性使其在许多实际应用中成为一个重要且有用的工具。

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，包罗 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纵和实现逻辑。

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 W1
for i = 1 : S1
for k = 1 : R2
W1(i, k) = x(R2 * (i - 1) + k);
end
end
%% 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 W2
for i = 1 : S2
for k = 1 : S1
W2(i, k) = x(S1 * (i - 1) + k + R2 * S1);
end
end
%% 隐藏层偏置编码
% 从优化参数向量 x 中提取隐藏层的偏置 B1
for i = 1 : S1
B1(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 B2
for i = 1 : S2
B2(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

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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_class
mid_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

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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

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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 1
end
% 使用非均匀分布计算变化量
change = y * (rand * (1 - r)) ^ b;
end

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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 == 12
disp('参数不足');
end
% 默认评估选项
if n < 3
evalOps = [];
end
% 默认参数
if n < 5
opts = [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) == 1
e1str = ['x=c1; c1(xZomeLength)=', evalFN ';'];
e2str = ['x=c2; c2(xZomeLength)=', evalFN ';'];
% 二进制编码
else
e1str = ['x=b2f(endPop(j,:),bounds,bits); endPop(j,xZomeLength)=', evalFN ';'];
end
else
% 浮点数编码
if opts(2) == 1
e1str = ['[c1 c1(xZomeLength)]=' evalFN '(c1,[gen evalOps]);'];
e2str = ['[c2 c2(xZomeLength)]=' evalFN '(c2,[gen evalOps]);'];
% 二进制编码
else
e1str=['x=b2f(endPop(j,:),bounds,bits);[x v]=' evalFN ...
'(x,[gen evalOps]); endPop(j,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];'];
end
end
%% 默认终止信息
if n < 6
termOps = 100;
termFN = 'maxGenTerm';
end
%% 默认变异信息
if n < 12
% 浮点数编码
if opts(2) == 1
mutFNs = 'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation';
mutOps = [4, 0, 0; 6, termOps(1), 3; 4, termOps(1), 3;4, 0, 0];
% 二进制编码
else
mutFNs = 'binaryMutation';
mutOps = 0.05;
end
end
%% 默认交叉信息
if n < 10
% 浮点数编码
if opts(2) == 1
xOverFNs = 'arithXover heuristicXover simpleXover';
xOverOps = [2, 0; 2, 3; 2, 0];
% 二进制编码
else
xOverFNs = 'simpleXover';
xOverOps = 0.6;
end
end
%% 仅默认选择选项，即轮盘赌。
if n < 9
selectOps = [];
end
%% 默认选择信息
if n < 8
selectFN = 'normGeomSelect';
selectOps = 0.08;
end
%% 默认终止信息
if n < 6
termOps = 100;
termFN = 'maxGenTerm';
end
%% 没有指定的初始种群
if n < 4
startPop = [];
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) == 0
bits = 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 collectTrace
traceInfo(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 display
fprintf(1, '\n%d %f\n', gen, bval);
end
% 更新种群矩阵
if floatGA
bPop(bFoundIn, :) = [gen, startPop(bindx, :)];
else
bPop(bFoundIn, :) = [gen, b2f(startPop(bindx, 1 : numVar), bounds, bits)...
startPop(bindx, xZomeLength)];
end
bFoundIn = bFoundIn + 1; % 更新最佳解变化次数
oval = bval; % 更新最佳适应度值
else
if display
fprintf(1,'%d ',gen); % 否则仅更新代数
end
end
%% 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 : numXOvers
for 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);
else
eval(e1str);
end
if 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);
else
eval(e2str);
end
endPop(a, :) = c1; % 更新父代 a
endPop(b, :) = c2; % 更新父代 b
end
end
for i = 1 : numMuts
for 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);
else
eval(e1str);
end
endPop(a, :) = c1; % 更新变异后的个体
end
end
else
% 处理二进制编码
for i = 1 : numXOvers
xN = 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
end
cp = 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, :)]);
end
end
for i = 1 : numMuts
mN = deblank(mutFNs(i, :)); % 获取变异函数名称
for j = 1 : popSize
endPop(j, :) = feval(mN, endPop(j, :), bounds, [gen, mutOps(i, :)]);
eval(e1str);
end
end
end
%% 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) == 0
x = 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)];
else
bPop(bFoundIn, :) = [gen, startPop(bindx, :)];
end
%% 赋值
if collectTrace
traceInfo(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

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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

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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 < 5
options = [1e-6, 1]; % 默认精度为 1e-6，浮点数编码
end
if nargin < 4
evalOps = [];
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 ';'];
end
else % 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];'];
end
end
%% 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 : num
eval(estr); % 对每个个体运行评估函数，计算适应度值
end
end

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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

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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);
end
parent(mPoint) = newValue; % 更新突变后的变量值
end

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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
else
fitIn = fitIn + 1; % 进入下一个累积概率区间
end
end
end

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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 : strLen
if 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
else
x(wordCount, i - last) = inStr(i); % 填充当前单词的字符
end
end
end

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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纵和实现逻辑。遗传算法用于全局搜刮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，进步模型的分类性能。goat 文件夹中的各个函数负责遗传算法的不同部门，如交织、变异、选择等，确保算法的有用运行。
主要步骤概述：

数据预处置惩罚：读取数据集，分别练习集和测试集，进行归一化处置惩罚，并将类别标签转换为独热编码。
初始化遗传算法：设置遗传算法的参数，如种群规模、代数、交织和变异操纵等。
优化神经网络参数：使用遗传算法优化 BP 神经网络的输入权重、输出权重及偏置。
练习神经网络：将优化后的参数赋值给 BP 神经网络，并进行进一步练习。
性能评估：通过计算分类正确率和绘制混淆矩阵，评估模型在练习集和测试集上的性能。

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GA-BP分类-遗传算法（Genetic Algorithm）和反向传播算法（Backpropagation ...

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