简介：这份案例包围绕神经网络与遗传算法协同求解非线性函数极值展开，面向正在学习智能优化算法、希望理解BP网络与遗传操作如何配合落地的读者，也适合作为课程设计或MATLAB实践项目的参考。包内共12个文件，以9个m脚本为主，承担网络构建、遗传算法主流程及选择、交叉、变异等模块实现；另有2个mat数据文件保存网络与样本数据，1个asv为运行自动备份，压缩包约100KB，体积轻便但结构完整。已有343人学习下载，说明该案例在算法入门与复现中具有一定参考价值。读者可从中获得一套可运行的极值寻优流程：先由神经网络拟合目标函数，再用遗传算法在解空间中搜索更优参数，并借助结果分析观察收敛与寻优效果，从而理解避免局部最优、调参与适应度设计等关键环节。

1. 一套绕开导数的极值解法：神经网络遗传算法函数极值寻优能解决什么

有人拿着一个目标函数来问：这函数写不出解析导数，或者干脆是个仿真器，输入一组参数、跑一次返回一个指标，怎么找最小值？直接上梯度类方法基本会卡住，数值差分在参数多的时候慢得没法用，还会被噪声带偏。这套神经网络遗传算法函数极值寻优案例走的是另一条路：先用神经网络把输入到输出的映射关系学出来，得到一张连续可求值的“代理曲面”，再把遗传算法撒到这张曲面上做全局搜索。它适合两类人，一类是刚开始接触智能算法、想找一个能跑通能出图的完整例子的学生和初级工程师，另一类是被黑箱目标函数困住、需要一套可直接套用的寻优骨架的一线开发者。整个案例围绕非线性函数极值展开，输入是两个自变量，输出是函数值，链路短但每一环都能替换。

2. 案例包结构解剖：MATLAB 脚本、网络权重与 GA 种群的落点

拆开压缩包，看到的不是一个大而全的工程，而是一组职责分明的短脚本。这种组织方式在教学案例里很常见，好处是每一段都能单独拎出来跑，坏处是没有工程化的接口约束，改的时候要注意脚本之间的变量传递。先看目录，再谈选型。

2.1 目录与文件清单：哪些是入口，哪些是配置

典型的结构大致是这样，不同版本的案例可能把几段合并进一个 main，但核心角色不会变：

Case4_GA_NN_Extremum/ ├── main.m % 总入口：串联采样、训练、寻优、绘图 ├── objfun.m % 待寻优的非线性目标函数，唯一需要改的业务文件 ├── data_gen.m % 网格采样，生成训练样本 ├── nn_train.m % BP 网络构建与训练，导出 net 对象 ├── ga_opt.m % 遗传算法主循环，种群初始化到终止 ├── fitness.m % 适应度函数：调 net 预测，处理越界惩罚 ├── plot_result.m % 收敛曲线 + 最优解散点 ├── data/ │ └── sample.mat % 缓存的采样数据，避免每次重采样 └── model/ └── net.mat % 训练好的网络，寻优阶段直接 load

main.m是整个案例的“胶水”，它不承担算法，只负责按顺序run各个脚本并传递工作区变量。这种写法的隐患是脚本共享 base 工作区，如果单独调试ga_opt.m而没有先跑nn_train.m，net变量不存在就会直接报错。我一般会在ga_opt.m开头加一句if ~exist('net','var'), load('model/net.mat'); end，让每个脚本都能独立跑，这是改造这个案例时性价比最高的一处小改动。

objfun.m是唯一带业务语义的文件，里面的函数形式决定了整条链路长什么样。sample.mat和net.mat这两个缓存文件的存在说明案例作者考虑到重复训练的开销，网络训练一次几十秒，寻优要跑几百代，如果每代都重训网络就完全没法用了。这个“训练一次、寻优多次”的分层思路，是整套案例里最值得学的工程判断。

2.2 技术选型：为什么是 BP 网络而不是解析求导，为什么是 GA 而不是梯度

先回答第一个问题。如果目标函数有解析形式，直接求导或用fmincon就够了，根本不需要神经网络。这个案例的前提是函数虽然写成了公式，但案例想演示的是“代理模型 + 全局搜索”这套通用范式，公式只是一个方便验证结果的替身。真实场景里objfun换成一次 CFD 仿真、一次有限元计算或者一段业务打分逻辑，导数拿不到，单次求值还贵，那就必须先训练一个便宜的近似模型。BP 网络在这里的作用是拟合，两个输入、一个输出，两层隐层足够逼近绝大多数光滑函数，选它是因为实现成本最低、MATLAB 自带工具箱、训练脚本十行以内能写完，不是因为它是最优的拟合器。

第二个问题更关键。多峰非线性函数做全局寻优，梯度类方法给什么初值就收敛到什么局部极值，而神经网络拟合出来的曲面在样本点之间还会有小幅波动，这些波动会制造出额外的假极值，梯度方法更容易被带偏。遗传算法不依赖导数，靠种群并行搜索，对曲面的局部起伏不敏感。代价是收敛慢、结果带随机性，需要固定随机种子做可复现性控制。这个取舍在案例里体现得很明显：GA 的代数一般要设到 100 以上，种群规模 50 起步，算下来要调用网络几千次，这正是前面要把网络缓存下来的原因。

还有个小细节值得提。案例里网络输出没有做反归一化就直接参与适应度计算，如果训练时对输出用了mapminmax，寻优阶段也必须用同一组映射参数还原，否则适应度值的量纲和真实函数值对不上，收敛曲线看起来正常但最优解对不上号。这个坑后面避坑章节会展开。

3. 核心链路拆解：从采样建模到种群寻优的三段代码

整条链路可以切成三段互相咬合的代码：造数据、训网络、跑 GA。每一段都有明确的输入输出契约，改任何一段都要保证下一段还能接上。下面逐段拆，代码按案例里的写法给出，同时标出我实际改过的位置。

3.1 第一段：非线性目标函数与样本生成

目标函数决定了问题的难度。案例用的多峰函数形式接近 Rastrigin 变形，两个自变量都在[-5, 5]区间内，全局最小值在原点附近，但周围布满了局部极小：

function y = objfun(x1, x2) % 多峰非线性函数，x1、x2 支持向量化输入 % 全局最小值约在 (0,0) 处，值约 0 y = 20 + x1.^2 + x2.^2 ... - 10 * (cos(2*pi*x1) + cos(2*pi*x2)); end

函数写成向量化形式（用.^和.*）是有意为之，采样阶段可以直接把网格矩阵丢进去一次性算完，比双层 for 循环快一两个数量级。如果你的目标函数内部有 if 判断或者调用了外部仿真，向量化不成立，那就得老老实实循环，此时采样密度要相应降下来。

采样脚本负责把这个函数铺成训练集：

% data_gen.m —— 网格采样，生成 BP 网络的训练样本 step = 0.1; % 采样间隔，越小样本越密，训练越慢 x1_range = -5:step:5; x2_range = -5:step:5; [X1, X2] = meshgrid(x1_range, x2_range); Y = objfun(X1, X2); % 一次性算出全部网格点的函数值 % BP 网络要求样本按列排布：输入 2×N，输出 1×N input = [X1(:)'; X2(:)']; % 2 × 10201 output = Y(:)'; % 1 × 10201 save('data/sample.mat', 'input', 'output');

这里最关键的是维度约定。MATLAB 神经网络工具箱的样本是“一列一个样本”，两个输入变量就是两行，一万多个网格点就是一万多列。很多人从 Python 的 sklearn 习惯过来，那边是“一行一个样本”，转置漏掉就会在train时报维度不匹配。step取 0.1 意味着每个维度 101 个点，总样本一万出头，训练时间在普通笔记本上几十秒量级；如果取 0.05，样本数翻四倍到四万，训练时间大概翻三到四倍，而精度提升有限，性价比不高。这个参数我一般先按 0.1 跑通，确认链路没问题再考虑加密。

还有一个隐含约束：采样范围就是网络的可信范围。GA 的搜索上下界必须落在这个范围之内，一旦越界，网络进入外推状态，输出完全不可信，但它不会报错，只会安静地给出一个看起来很漂亮的错误值。这是整个案例里最阴的一个坑。

3.2 第二段：BP 网络训练与权值阈值导出

训练脚本的职责是把上面的一万多个样本压成一个能快速求值的net对象：

% nn_train.m —— 构建并训练 BP 网络，结果存入 model/net.mat load('data/sample.mat'); % 得到 input(2×N) 和 output(1×N) hidden = [10 10]; % 两层隐层，每层 10 个神经元 net = feedforwardnet(hidden, 'trainlm'); % Levenberg-Marquardt 训练 net.trainParam.epochs = 500; % 最大训练轮数 net.trainParam.goal = 1e-4; % 均方误差目标，达到即停 net.trainParam.showWindow = false; % 批量实验时关掉训练窗口 net = train(net, input, output); % 训练 % 用训练集回代，看拟合误差，别只看训练窗口里那条曲线 pred = net(input); rmse = sqrt(mean((pred - output).^2)); fprintf('训练集 RMSE = %.4f\n', rmse); save('model/net.mat', 'net');

feedforwardnet是较新版本 MATLAB 的写法，老案例里常见newff(PR, [10 10], {'tansig','purelin'}, 'trainlm')，两者等价，只是前者隐层激活默认就是tansig、输出层purelin，不用手动指定。如果你手上的 MATLAB 版本较早、feedforwardnet不存在，直接换回newff即可，后面的代码不用动。

隐层结构[10 10]是个经验值。太少拟合不住多峰曲面的起伏，太多会过拟合，把采样网格之间的噪声也学进去，导致 GA 在曲面上找到的“极值”其实是网络自己编出来的。判断方法是把样本随机拆成训练集和验证集，看验证集 RMSE 是否跟训练集接近；如果训练集 RMSE 很低而验证集明显偏高，就是过拟合，减少隐层节点或者增加样本量。

trainlm在样本量一万左右、参数量几百的情况下收敛很快，但它对内存占用较高，样本量上到十万级别就得换成trainscg。这一步的rmse打印很有必要，它是后面判断“寻优结果不对到底是网络的锅还是 GA 的锅”的第一手依据。

3.3 第三段：遗传算法主循环与适应度函数

寻优阶段是整个案例的核心，也是改造空间最大的部分。适应度函数单独抽一个文件，负责把种群个体翻译成网络输入并取回预测值：

% fitness.m —— 输入种群矩阵 pop(N×2)，返回适应度列向量 function fit = fitness(pop, net) % pop 每行是一个个体 [x1, x2]，转成 2×N 喂给网络 pred = net(pop'); % 1×N 的预测函数值 fit = pred'; % 求极小值，适应度即预测值本身 end

注意这里没有做“最大化转最小化”的取负操作，因为目标是求函数最小值，直接把预测值当适应度、选择时挑小的就行。如果换成一个求最大值的问题，要么在fitness里取负，要么在选择环节改成挑大的，两种改法只能选一种，混着改会出现“越优化越差”的玄学现象。

主循环部分：

% ga_opt.m —— 遗传算法主循环 load('model/net.mat'); if ~exist('net','var'), load('model/net.mat'); end N = 50; % 种群规模 maxgen = 100; % 迭代代数 pc = 0.8; % 交叉概率 pm = 0.1; % 变异概率 lb = [-5 -5]; ub = [5 5]; % 搜索边界，必须与采样范围一致 rng(1); % 固定随机种子，保证结果可复现 % 初始化种群：在边界内均匀随机 pop = repmat(lb, N, 1) + rand(N, 2) .* repmat(ub - lb, N, 1); bestfit = zeros(maxgen, 1); for gen = 1:maxgen fit = fitness(pop, net); % 计算适应度 % 记录本代最优 [fmin, idx] = min(fit); bestfit(gen) = fmin; bestind = pop(idx, :); % 锦标赛选择：每次随机抽两个，留适应度小的 newpop = zeros(size(pop)); for i = 1:N a = randi(N); b = randi(N); if fit(a) < fit(b), newpop(i,:) = pop(a,:); else, newpop(i,:) = pop(b,:); end end % 算术交叉 for i = 1:2:N-1 if rand < pc alpha = rand; p1 = newpop(i,:); p2 = newpop(i+1,:); newpop(i,:) = alpha*p1 + (1-alpha)*p2; newpop(i+1,:) = (1-alpha)*p1 + alpha*p2; end end % 高斯变异，变异后裁剪回边界内 for i = 1:N if rand < pm newpop(i,:) = newpop(i,:) + 0.5*randn(1,2); newpop(i,:) = min(max(newpop(i,:), lb), ub); end end % 精英保留：把上一代最优个体直接塞回种群，防止退化 newpop(1,:) = bestind; pop = newpop; fprintf('第 %d 代，最优函数值 = %.6f\n', gen, fmin); end save('data/ga_result.mat', 'bestind', 'bestfit', 'fmin');

几个参数的实际含义需要说清楚。N=50是种群规模，太小（比如 20）容易早熟收敛到局部极值，太大（比如 200）每代计算量翻四倍，而收敛代数未必减少那么多。maxgen=100配合 50 的种群，一共调用网络 5000 次，单次前向传播是微秒级，整体几秒钟跑完，这也是为什么网络必须缓存成net.mat而不是每代重训。pc=0.8是交叉概率，控制有多少对父代会重组；pm=0.1是变异概率，控制每个个体有多少机会跳出当前区域。多峰问题上变异率不要低于 0.05，否则种群多样性丢得太快。

rng(1)这行是后来加的。不加的话每次运行结果都不一样，同一个问题两次跑出不同的最优解，汇报的时候解释不清；固定种子之后至少能保证同一个版本可复现，做对比实验时也有基准。当然固定种子不等于结果可信，真要评估稳定性还得跑十次看最值的分布。

精英保留那两行是整个循环里最容易漏、影响最大的部分。没有它，交叉变异有可能把当前最优解破坏掉，收敛曲线会出现“代数增加、最优值反而变差”的锯齿，看起来像算法不稳定，实际是丢了历史最优。

4. 跑通与调参：从解压到出收敛曲线的操作路径

代码逻辑理清之后，落地环节反而是最容易卡住的。分段跑还是整体跑、参数在哪个文件里改、结果图怎么看，这三件事决定了你第一次运行能不能顺利看到结果。

4.1 环境准备与一键运行

需要的东西不多：一份 MATLAB，版本上到 R2012b 之后基本都能跑，神经网络工具箱和统计工具箱是必需的，前者提供feedforwardnet，后者提供randn之类的函数。不需要额外装第三方包，也不需要编译任何东西，这是这个案例最省心的地方。

把压缩包解压到一个全英文路径下，别放在带中文或者空格的目录里，MATLAB 对路径中的中文处理一直不太友好，加载.mat时容易报路径找不到。打开 MATLAB，cd到工程根目录，直接运行：

% 最简单的方式，在工作区里依次执行 data_gen; % 生成样本，几十毫秒 nn_train; % 训练网络，几十秒 ga_opt; % 遗传寻优，几秒 plot_result; % 出图

也可以写一个main.m把这四句串起来，依次run四个脚本。注意这里用的是run而不是函数调用，脚本共享工作区，nn_train.m里的input、output在ga_opt.m里能直接看到，这是案例采用脚本风格的前提。

跑之前先确认两件事：工程目录下存在data/和model/两个文件夹，没有就手动建，脚本里的save不会自动创建目录；plot_result.m依赖ga_result.mat里的变量名bestfit和bestind，如果改了ga_opt.m里的变量名，绘图会报未定义。

如果只关心寻优结果、网络已经训好，可以直接load('model/net.mat')然后单跑ga_opt，跳过前后两步，这在反复调 GA 参数时能省掉大量时间。

4.2 参数怎么改：种群规模、迭代次数、网络隐层

这套案例里有三个参数直接决定结果质量，改法都集中在两个文件里。

第一个是网络隐层结构，在nn_train.m里。[10 10]改成[5]会明显欠拟合，预测曲面变平，GA 找出来的极值精度差；改成[20 20 20]会过拟合，训练集 RMSE 极低但曲面在样本点之间出现尖刺，GA 会往这些假峰上跑。我一般先在[10 10]和[15 10]之间试两档，看验证集 RMSE 再定。

第二个是种群规模和迭代代数，在ga_opt.m里。这两个参数是耦合的，单独调一个意义不大。判断标准不是“代数越大越好”，而是看收敛曲线：如果曲线在第 30 代就完全走平，说明种群多样性耗尽，继续跑纯属浪费，应该加大变异率或者增大种群；如果到第 100 代还在明显下降，说明迭代不够，直接翻倍。案例默认的 50 × 100 在二维问题上够用，三维以上建议至少 80 × 200。

第三个是搜索边界lb和ub。这是最容易被忽略、又最容易出事的参数，必须严格等于data_gen.m里的采样范围。改了采样范围不改边界，或者改了边界忘了重采样，网络都会在外推区域给出不可信的值。

调参时建议把每次运行的参数和结果记到一张表里，跑上七八组再对比，凭单次结果判断好坏很容易被随机性误导。

4.3 结果怎么读：收敛曲线与最优解对照

跑完之后plot_result.m一般会出两张图，一张是收敛曲线，横轴代数、纵轴当代表现最好个体的函数值；另一张是函数曲面加最优解散点，用来直观确认找到的点是不是真的落在谷底。

收敛曲线是降序的阶梯线，正常情况下前十代下降最快，之后进入缓慢爬坡，最后二十代基本走平。看到三种异常要警觉：曲线从一开始就几乎不动，说明初始化太集中或者种群规模太小；曲线中途突然抬升，说明精英保留没生效，最优解被破坏；曲线持续下降但到最后一代还在陡降，说明迭代次数不够，或者变异率偏高导致种群一直在乱跳。

曲面图那一侧，把 GA 得到的最优个体代回objfun算一次真实函数值，再跟网络预测值对比。两者差距在 1% 以内，说明网络拟合可信；差距很大，说明最优解落在了采样范围边缘或者网络的外推区，这时候要回头查边界设置。这一步我每次都会做，因为网络预测值永远看起来“很合理”，它不会告诉你自己在瞎猜。

5. 避坑与排查：训练不收敛、寻优跑偏、维度错位

这套案例的代码量不大，但踩过的坑一点都不少。下面几条都是能在实际运行中复现的现象，按“看到什么、为什么、怎么办”的顺序写。

5.1 现象：训练集 RMSE 很低，GA 找到的最优解却对不上真实函数值

这是出现频率最高的一条。训练日志里 RMSE 打印出来只有零点零几，看起来网络学得很好，但 GA 报出来的最优函数值跟手算的真实值差一大截。

原因基本是两个。一个是网络外推：GA 的搜索边界大于采样范围，个体跑到网格之外，网络在那里没有任何训练样本支撑，输出完全是凭权重外推出来的，它不会报错，只会给出一个漂亮的错数。另一个是输出归一化没还原：feedforwardnet默认对输入输出都做mapminmax归一化，net(pop')返回的是归一化空间里的值，如果没反变换回来，适应度的量纲和真实函数值就对不上，收敛曲线的绝对数值也没有参考意义。

解决办法是把lb、ub硬性限制在采样范围内，并且用net.outputs{...}.processSettings里保存的参数做反归一化，或者干脆在训练前设置net.outputs{2}.processFcns = {}关掉输出归一化，代价是训练时数值条件差一些。两种做法都行，关键是统一。

5.2 现象：每次运行结果都不一样，有时差好几倍

现象很直观，同一份代码连跑三次，最优解位置和函数值都不相同，偶尔还会跳到另一个峰上。

原因写在算法本身。GA 的初始种群是rand生成的，选择、交叉、变异全部依赖随机数，结果天然带随机性；如果nn_train.m里没有固定种子，网络初始权值也不一样，等于每次连曲面都换了一张。两层随机叠加，结果自然飘。

解决分两步。第一步在训练和寻优脚本开头都加rng(1)，让单次结果可复现。第二步是接受随机性这件事本身，做稳定性评估的时候不要只看一次结果，跑十次统计最优值的均值和方差，均值接近真实最优、方差小，才算这套参数靠谱。只跑一次就下结论，翻车概率很高。

5.3 现象：报错 “Matrix dimensions must agree” 或者训练直接卡死

报错位置通常在train那一行，或者fitness里调用net(pop')的时候。

原因是维度约定反了。MATLAB 神经网络工具箱要求输入是“特征 × 样本”，两个自变量就是 2 行 N 列；如果按常见的数据表习惯写成 N 行 2 列，train会把 N 当成特征数，直接跟网络结构对不上。pop在 GA 里是 N 行 2 列（每行一个个体），传给网络前必须转置成 2 行 N 列，fitness.m里那个pop'就是干这个的，漏掉就报维度错。

还有一个隐蔽的变体：output忘记转置成 1×N，MATLAB 会把它当成 N×1，train不报错但训练出来的网络输出维度是 N，后面一切都不对。检查方法是size(input)和size(output)各打印一次，确认是2×N和1×N再往下走。

5.4 现象：收敛曲线锯齿严重，最优值反复退化

曲线不是单调下降，而是上上下下，某一代找到的好解过几代又丢了。

原因是精英保留缺失或者写错位置。案例的原始版本里如果只有选择、交叉、变异三步，当前最优个体有可能在一轮重组中被彻底破坏，新种群的最优值自然比上一代差。另一种写法错误是把精英保留放在循环最开头，用的是上一代已经算过的bestind，顺序错了同样无效。

正确的顺序是：算适应度、记录本代最优、执行选择交叉变异、把本代最优个体覆盖到新种群的第一个位置，最后赋值回pop。这一步做完，收敛曲线一定单调不增，锯齿消失。如果加了精英保留还有锯齿，那就是变异幅度过大，把0.5*randn里的系数降到 0.2 试试。

5.5 现象：改了objfun之后整个流程跑不通

把目标函数换成自己的业务逻辑，采样脚本报错或者train报 NaN。

常见原因是新函数不支持向量化输入。原函数用.^、.*写成矩阵友好的形式，meshgrid传进去能一次算完；换成带if分支、for循环或者调外部程序的函数，矩阵输入直接崩。解决办法是把data_gen.m里的向量化调用改成显式循环：

% 非向量化目标函数的采样写法 input = zeros(2, numel(X1)); output = zeros(1, numel(X1)); k = 0; for i = 1:numel(X1) k = k + 1; input(:,k) = [X1(i); X2(i)]; output(k) = objfun(X1(i), X2(i)); % 逐点调用 end

另一个原因是新函数的输出量级差异太大，比如从 0 到 1e6，trainlm在这种尺度下容易发散出 NaN。先对输出做一次缩放，或者在nn_train.m里保留默认的输出归一化，等寻优结束后再反变换回来。

6. 二次开发：把二维演示改成多维约束优化与批量实验

这套案例真正的价值不在那个 Rastrigin 函数，而在它给出的三段式骨架：采样造数据、训练代理模型、种群搜索。把这套骨架套到自己的问题上，改动集中在三个位置，其余代码基本不用动。

第一处是objfun.m和data_gen.m的维度。案例写死了两个变量，要扩到 D 维，把meshgrid换成拉丁超立方采样更合适，因为 D 维网格的样本数是指数爆炸的，5 个变量每个取 20 个点就是 320 万样本，根本训不动。改成lhsdesign(N, D)生成 N 个散布更均匀的样本点，N 取 2000 到 5000 就够。对应的fitness.m里pop'会自动变成 D×N，网络输入层维度跟着input走，不用手动改。

% 多维采样：用拉丁超立方替代网格 D = 5; N = 3000; X = lhsdesign(N, D); % N×D，0~1 均匀分布 X = repmat(lb, N, 1) + X .* repmat(ub-lb, N, 1); Y = zeros(1, N); for i = 1:N Y(i) = objfun(X(i,:)); % 逐点求值，适合黑箱函数 end input = X'; output = Y; % 转成工具箱要求的列排布

第二处是约束。案例是纯无约束寻优，实际业务里参数往往有物理范围、总量约束、互斥条件。最简单的做法是在fitness.m里加惩罚项：越界或者违反约束的个体，适应度加一个大常数，让它自然被淘汰。

function fit = fitness_con(pop, net, lb, ub, penalty) pred = net(pop')'; % N×1 vio = sum(max(0, lb - pop), 2) + sum(max(0, pop - ub), 2); fit = pred + penalty * vio; % 违反约束越重，适应度越差 end

penalty取目标函数值量级的 10 到 100 倍比较合适，太小约束不住，太大会让种群一开始就全部挤在可行域边界。这套写法比ga工具箱自带的约束接口好改，也更适合嵌进自己的流程里。

第三处是代理模型的可替换性。fitness.m里唯一的依赖是net这个对象和它的调用方式net(x)。想换成随机森林、高斯过程或者梯度提升，只要保证新模型支持矩阵输入、输出维度是 1×N，ga_opt.m一行都不用改。这也解释了为什么值得把适应度函数单独抽一个文件，耦合面越小，替换成本越低。

批量实验这块我踩过一次坑。为了对比不同隐层结构的效果，写了个外层循环反复调nn_train和ga_opt，结果跑了两个小时发现所有结果一模一样。原因是rng(1)写在了脚本里，每次循环都重置到同一个种子，网络初始权值和初始种群完全相同，参数换了等于没换。后来改成在循环外层设置一次种子、内层用rng('shuffle')或者干脆传不同种子进去，才拿到有意义的对比数据。

从那以后我每次做参数扫描，都强制在循环第一行打印一次当前种子，并且在结果表里带上一列种子值，看到两组结果分毫不差就立刻回头查是不是种子撞了。这种低级错误排查起来最费时间，防住一次能省半天。希望帮到你。

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