神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 MATLAB

神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 MATLAB

在实际生产和科学研究中，很多问题都可以被看做是寻找目标函数的最优解。例如，在机器学习领域，我们通常需要通过优化模型的参数来最大化模型的预测准确率。而在工程设计中，我们也常常要通过最小化某些指标的值来获得最佳的设计方案。因此，函数极值寻优问题一直是一个热门的研究领域。

对于简单的线性函数，我们可以使用传统的数学方法或优化算法来求解极值问题，例如牛顿法、梯度下降法等。但是，当函数具有复杂的非线性特征时，这些方法往往不能很好地处理这样的问题。因此，我们需要一种更为高效的方法来解决这些问题，这时候神经网络遗传算法就可以派上用场了。

神经网络遗传算法（Neural Network Genetic Algorithm, NNGA）是一种基于遗传算法和神经网络的优化算法。它利用神经网络来逼近目标函数，并使用遗传算法来搜索最优解。相比于其他优化算法，NNGA具有更好的全局搜索能力和鲁棒性，可以有效地解决复杂的非线性函数极值问题。

下面，我们将通过一个实例来演示如何使用MATLAB实现神经网络遗传算法函数极值寻优。我们将以著名的罗森布洛克函数为例，该函数定义为：

f ( x , y ) =