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a back propagation neural network with genetic algorithm

ga_bp

a back propagation neural network with genetic algorithm

利用遗传算法对bp神经网络进行权值优化 优化过后，loss收敛速度变快，收敛结果较为稳定，结果较未优化的相比小了一点，这说明遗传算法有一定的作用。 但效果不是特别显著，均方误差0.001，是现在最好的情况，也勉强还可以接受，到时候再挣扎一下...

.py说明

1. ga_main.py

程序入口函数，定义ga一些参数，负责整体的ga_bp过程

2. ga_encoding.py

ga编码函数，对所有的变量进行编码，这里采用的是二进制编码，实数编码准备在考虑一下

3. ga_decoding.py

ga解码函数，对编码后的二进制码进行解码，转换成十进制形式

4. ga_calObject.py

计算目标值，是调用神经网络的函数

5. ga_calFitness.py

计算每一代种群中的最优个体

6. ga_replace.py

个体替换函数，用上一代最优个体替换本代最差个体

7. ga_selection.py

ga选择函数，以轮盘赌的方式选择一些个体组成新的种群，淘汰掉一些目标值较低的个体

8. ga_crossover.py

ga交叉函数，以一定概率选择两个个体进行交叉

9. ga_mutation.py

ga变异函数，以一定概率选择个体进行变异

10. ga_getBest.py

从所有代中选择一代最优种群

11. bp_object.py

该函数位于ga_calObject.py中，用于计算loss，并返回loss的倒数作为目标值

12. bp_train.py

遗传算法迭代结束后选择最优权值传入此文件中进行训练，达到优化效果

13. 10790.csv

训练数据（打乱）

这是原始的一版ga_bp优化代码。如果允许，可以用作论文中实验（代码注释、结构、功能尚未优化，可以按需增改）。这里的采用的是二进制编码，接下来会用实数编码在写一个程序，看看是否会比二进制更好一些，同时也会不断修改这一版本的代码参数，力求更好。

Update-实数编码

1. 增加了bp_test.py函数，该函数用来测试模型的性能，同时增加测试集3597.csv
2. 在ga_bp文件内添加了ga_bp_real包，该包内的程序为实数编码的遗传算法，与上面二进制编码相对应。 主要的改变在于去掉了ga_decoding.py，修改了ga_encoding.py,ga_crossover.py,ga_mutation.py这几个文件。 相对于二进制编码来说，实数编码没有二进制和十进制转换问题，减少了一些可能的转换误差，同时也减少了计算量，按照网上和论文中的说法，应该更为准确。 但实际实验后并没有与二进制编码有所区别...可能是实验效果真的到了极限，但算法本身肯定也存在需要优化的地方。遗传算法种群的变化需要再优化。

ga_bp's Issues

关于二进制解码问题

您好，请问下源码中二进制编码使用的解码ga-decoding.py中
def reduce(pop):
population = [[]]
for po in pop:
temp = []
for p in po:
p = -0.5 + p*(1/255)
temp.append(round(p,8))
population.append(temp)
return population[1:]

p=-0.5+p*(1/255) 不明白为什么这样计算，能否解释下，谢谢

您好，首先非常感谢您公布了代码和数据集，对我非常有用，读起来很清晰。想问下您的数据集是关于什么方面的，期末课程想用您提供的数据集，但是不知道怎么描述10790.csv数据集。

博主，想请教你这篇遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值有相关论文的发表嘛，想拜读一下，特冒昧发文

运行报错了。

我运行的是main文件，好像里面那个ga_enconding函数不能用。

数据集的格式？

您好，请问数据集的格式是什么？哪几列是输入？哪几列是输出？