本文探讨了如何通过遗传算法（GA）优化BP神经网络参数，以提高其在特定任务中的性能。结合Python编程语言实现该方法，并分析实验结果。
GA 算法优化 BP 神经网络的基本理论：
遗传算法（GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索方法，通过模仿生物进化过程中的选择、交叉及变异操作来寻找最优解。
在 GA 中，问题的解决方案被表示为染色体，并且通过一系列群体内的个体基因操作不断优化这些方案。
BP 神经网络（BPNN）是一种常用的前馈神经网络结构，它利用梯度下降法训练模型参数以实现输入与输出之间的复杂映射关系。
在 BPNN 中，误差是根据目标输出和实际输出的差异来计算，并通过反向传播这一过程更新权重及偏置值。
GA 优化 BPNN：
将 BP 神经网络中的权重和偏差作为遗传算法中染色体的一部分，整个神经网络模型则构成了 GA 的搜索空间。
在每一代进化过程中，使用训练数据集来评估每个个体的适应度，并以此为依据生成新的种群成员。通过选择、交叉与变异操作不断改进解决方案的质量。
迭代优化过程：
每次迭代都用训练样本更新 BP 网络参数并计算其适应性得分；
根据这些分数决定哪些个体可以参与繁殖，包括执行交叉和突变等遗传学操作；
重复上述步骤直至满足预定的终止标准（如达到最大代数或特定精度水平）。
5星
