MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)

果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）是一种启发式优化算法，受果蝇觅食行为的启发。将其应用于优化BP神经网络，主要是为了寻找BP神经网络中的最佳权重和偏置值。以下是一个基本的流程：

1. 初始化：

   • 设定果蝇算法的参数，如种群大小（果蝇数量）、迭代次数、搜索空间的范围等。
   • 初始化果蝇群体的位置，这些位置将代表BP神经网络中的权重和偏置的初始值。

2. 果蝇算法迭代：

   • 对于每一只果蝇，进行以下操作：
     • 根据某种策略（如随机或基于历史信息）更新果蝇的位置，即更新BP神经网络的权重和偏置值。
     • 使用更新后的权重和偏置值来构建BP神经网络。
     • 使用训练数据集训练这个网络，并记录其在验证数据集上的性能（如准确率、误差等）。
   • 根据果蝇算法的评价函数（可以是验证数据集上的性能指标）来评估每只果蝇的适应度。
   • 选择适应度高的果蝇进行繁殖，生成新的果蝇种群。这可以通过选择、交叉和变异等操作来实现。

3. 终止条件判断：

   • 如果达到预设的迭代次数或满足其他停止条件（如连续多次迭代性能无显著提升），则停止迭代。
   • 否则，返回步骤2继续迭代。

4. 输出最终结果：

   • 选择在验证数据集上性能最好的BP神经网络作为最终结果。
   • 使用测试数据集评估这个网络的性能，并输出评估结果。

完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89238786

MATLAB部分主程序:

程序结果:

果蝇算法优化得到的最优目标函数值

bestvalue =

     2

果蝇算法优化得到的最优染色体

bestfoamat =

  1 至 6 列

         0.988013453737499          1.24848767449478          2.63139228302966         -2.45689062435166          1.09759174670344          -2.3276964551277

  7 至 12 列

         -1.45250094947559         -2.48403512345446         -2.83742821992485         -2.40487538087679           1.5645881638817          1.71939907522149

  13 至 18 列

          1.51535693707892         -1.20921676590878         -1.40031344243859          1.83816894972747        -0.766932983833384          1.79162844928499

  19 至 24 列

          1.11253199621565        -0.427120294063871         -1.79103777150325         -1.00246713626167          2.10817146497831        -0.787418623548274

  25 至 30 列

        -0.118634739100358       -0.0478901154423192        -0.140215822855959         0.777481248134257         0.499079194380242        -0.189891215775598

  31 至 36 列

       0.00330242667044278        -0.556433886025526        -0.275880369518623         0.151291751485942        -0.681965176365831          1.06366911434983

  37 至 42 列

         0.685298505199533        -0.029015590109355        -0.324475441232236       -0.0906526312234429         -2.62539591455152         -2.14185139714429

  43 至 48 列

         -1.28210992851412         0.152196157150784        0.0358317522134368         -1.00317626784754         -2.20146275860155         -2.71384316208486

  49 至 50 列

         0.545368765661898       -0.0313240323983621

    FOA-BP预测指标

premat_FOABP =

    42     0

     1     7

vmat_FOABP =

                         1

                     0.875

accuracy_FOABP =

                      0.98

FOA-BP神经网络预测准确率(%)=

FOABPa =

    98

BP预测指标

premat_BP =

    37     5

     1     7

vmat_BP =

         0.880952380952381

                     0.875

accuracy_BP =

                      0.88

BP神经网络预测准确率(%)=

BPa =

    88

>>

 完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89238786