遗传算法与神经网络的结合.
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析遗传算法和神经网络是两种不同的计算模型，它们在解决问题时具有各自的优势和局限性。
然而，通过将这两种方法结合起来，可以充分发挥它们的优点，提高问题解决的效率和准确性。
本文将探讨遗传算法与神经网络的结合方法，并通过实例分析展示其应用价值。
一、遗传算法和神经网络的简介1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化问题的解。
它适用于复杂的优化问题，具有全局搜索能力和并行处理能力。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和权重调整，实现对输入数据的模式识别和预测。
它适用于处理非线性问题，具有自适应性和学习能力。
二、遗传算法与神经网络的结合方法1. 遗传算法初始化神经网络权重在神经网络训练之前，通常需要对权重进行初始化。
传统的方法是随机初始化权重，但这种方法可能导致网络陷入局部最优解。
通过遗传算法初始化神经网络的权重，可以提高网络的初始状态，增加全局搜索的能力。
2. 遗传算法优化神经网络结构神经网络的结构包括神经元的数量、层数和连接方式等。
通过遗传算法的优化过程，可以调整神经网络的结构，使其更好地适应问题的特征。
例如，可以通过遗传算法选择合适的神经元数量和层数，以及确定神经元之间的连接方式，从而提高网络的性能。
3. 遗传算法选择神经网络的最优解在神经网络训练过程中，通常需要选择一个最优解作为最终结果。
遗传算法可以通过选择适应度函数来评估神经网络的性能，并选择表现最好的网络作为最优解。
这种方法可以避免由于局部最优解而导致的问题性能下降。
三、遗传算法与神经网络的实例分析以手写数字识别为例，展示遗传算法与神经网络的结合应用。
手写数字识别是一个典型的模式识别问题，神经网络可以通过学习大量的手写数字样本，实现对新样本的准确识别。
但是，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，而且容易陷入局部最优解。
神经网络与遗传算法相结合的优化方法
神经网络与遗传算法相结合的优化方法随着科技的不断发展，人工智能技术也越来越成熟，其中神经网络和遗传算法是两种比较常见的优化方法。
神经网络是一种基于人脑神经系统的计算模型，它可以通过输入和输出数据来学习并预测未知的数据。
而遗传算法则是一种基于生物进化的计算优化方法，通过模拟进化过程来寻找最优解。
在实际应用中，单独使用神经网络或遗传算法可能会存在一些问题。
例如，神经网络可能会受到噪声数据的影响，导致训练过程不够稳定；而遗传算法可能会受到局部最优解的限制，从而难以找到全局最优解。
因此，将神经网络和遗传算法相结合，可以弥补彼此的不足，提高优化效果。
神经网络和遗传算法相结合的优化方法大致可以分为两种：基于神经网络的遗传算法和基于遗传算法的神经网络优化。
基于神经网络的遗传算法是指将神经网络作为遗传算法中的染色体，通过遗传算法对神经网络的权重和偏置进行优化。
首先，将神经网络的权重和偏置随机生成，并用其计算出目标函数值作为该染色体的适应度。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对染色体进行进化，直到满足终止条件为止。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
基于遗传算法的神经网络优化是指使用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构和参数。
首先，通过遗传算法生成多个随机的神经网络拓扑结构，并计算它们的目标函数值。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对拓扑结构进行进化，得到新的神经网络结构。
接着，针对每个神经网络进行参数优化，即对权重和偏置进行遗传算法优化。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
这两种方法都是神经网络和遗传算法相结合的优化方法，但具体应用时需要根据实际情况进行选择。
例如，在数据量较小的情况下，基于神经网络的遗传算法可能更加有效，因为神经网络可以更好地拟合数据；而在数据量较大且结构复杂的情况下，基于遗传算法的神经网络优化可能更加适合，因为遗传算法可以更好地处理大规模的优化问题。
综上所述，神经网络和遗传算法相结合的优化方法具有优化效果好、稳定性高等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。
遗传算法与神经网络
2.1 神经网络简介
人工神经网络（artificial neural network，缩写 ANN），简称神经网络（neural network， 缩写 NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量 的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结 构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和 输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
进化次数限制； （1）计算耗费的资源限制（例如计算时间、计算占用的内存等）； （2）一个个体已经满足最优值的条件，即最优值已经找到； （3）适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的个体； （4）人为干预； （5）以及以上两种或更多种的组合。
3/9
遗传算法与神经网络
一个典型的遗传算法要求: 一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案。
经过这一系列的过程（选择、交配和突变），产生的新一代个体不同于初始的一代，并 一代一代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下一代， 而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。这样的过程不断的重复：每个个体被评价，计算出适应度， 两个个体交配，然后突变，产生第三代。周而复始，直到终止条件满足为止。一般终止条件 有以下几种：
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计引言：随着工业技术水平的不断提高，机械传动装置的性能要求也越来越高。
减速器作为机械传动的重要组成部分，起着传递动力和调整转速的重要作用。
为了满足不同工况下的需求，减速器的优化设计成为一个重要的研究领域。
本文将提出一种结合遗传算法和BP神经网络的方法，用于进行RV减速器结构的优化设计，以提高其性能和效率。
一、遗传算法介绍遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和自然选择等机制，来搜索问题的最优解。
遗传算法由三个基本操作构成，即选择、交叉和变异。
在每一代中，通过对个体进行适应度评估，选出适应度高的一部分进行交叉和变异，从而产生下一代的个体。
通过不断的进化，算法将逐步趋于最优解。
二、BP神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于模式识别、预测和优化问题等领域。
BP神经网络具有较强的非线性映射能力和自适应学习能力。
其主要包含输入层、隐含层和输出层三个层次。
输入层接受外部输入信号，隐含层根据权重和偏置对信号进行处理，输出层输出最终的结果。
网络中的每个神经元都与其他神经元相连，通过不断的反向传播，调整权重和偏置，以最小化网络的误差。
三、RV减速器结构优化设计RV减速器是一种常见的圆柱蜗杆减速器，其结构主要由减速器壳体、输入轴、输出轴和蜗杆等部件组成。
RV减速器的性能主要与其结构参数有关，如减速器壳体的材料、输入轴和输出轴的直径、蜗杆的螺旋角等。
因此，如何选取适当的结构参数，对于提高减速器的性能至关重要。
本文提出的优化方法主要包括两个步骤：遗传算法的参数优化和BP神经网络的结构优化。
首先，利用遗传算法对RV减速器的结构参数进行优化。
定义适应度函数，以减速器的性能指标为目标值，如输出转矩和效率等。
根据适应度函数的定义，将减速器的结构参数编码成染色体，并通过选择、交叉和变异等操作，产生新一代的个体。
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递，能够实现机器学习和模式识别任务。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
本文将探讨基于遗传算法的人工神经网络模型的构建与优化研究。
首先，构建人工神经网络模型是研究的首要任务。
人工神经网络由多个神经元和这些神经元之间的连接组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入信号进行加权计算，最终输出结果。
遗传算法可以应用于优化神经元的连接权重和调整激活函数的参数，以获得更好的网络性能。
在构建人工神经网络模型时，首先需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及它们之间的连接方式。
遗传算法可以通过进化过程搜索最佳的拓扑结构，以提高神经网络的性能。
遗传算法通过定义适应度函数来衡量每个个体的适应度，适应度高的个体将更有可能被选中下一代进化。
通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的拓扑结构。
其次，优化神经元的连接权重是构建人工神经网络模型的关键一步。
连接权重决定了不同神经元之间的信号传递强度。
遗传算法可以通过进化过程调整连接权重，以找到最佳的权重组合。
在遗传算法的优化过程中，通过交叉和变异等操作，通过上一代个体中的优秀基因来生成新的个体，逐步优化连接权重，使神经网络的性能得到提高。
此外，还可以使用遗传算法来优化激活函数的参数。
激活函数决定了神经元输出的非线性特性，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
通过调整激活函数的参数，我们可以改变神经元的响应特性，从而使网络更好地拟合训练数据。
遗传算法可以在多个激活函数和参数组合中搜索最佳的选择，以提高神经网络的性能。
此外，在进行人工神经网络的训练和优化时，还可以使用遗传算法来选择最优的训练样本和参数初始化方法。
遗传算法与神经网络相结合的热带气旋强度预报方法试验
中 图 分 类 号 ：Ｐ ３ ． ７２３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ５ — １ ３ ２ ０ ） ４ ０ １ － ９ ２ ３４ ９ （ ０ ７ ０ —０ １０
１上 海 台风 研 究 所 ． ０ ４年 热 带 气 旋定 位 和 预报 精度 评 定 ． 五 届 全 国 台风 及 海 洋 气 象 专 家 工 作 组 第 三 次 会 议 文 件 汇 编 ） ２０ 第
维普资讯
第 ２ ９卷
第 ４期 Biblioteka 海 洋 学
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２０ ０ ７年 ７月
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遗 传 算 法 与 神 经 网 络 相 结 合 的 热 带 气 旋 强 度 预 报 方 法 试 验
摘 要 ：以 １ ６ ￣２ ０ ９ ０ ０ １年 共 ４ １ ａ的 ７月和 ８月西行 进入 南海海域 的热 带气旋 样本 为 基础 ， 采用 遗传 算法 与神经 网络 相结合 的方 法， 进行 了热带 气旋 强度预 报模 型 的预 报建模 研 究． 并根 据相 同的热 带 气旋个 例 ， 将这 种遗传一 神经 网络 热 带气旋 强度 预报 模 型与 气候持 续 法热 带 气旋 强度 预 报 方法 进行
流 以及不 同尺 度运 动 相 互作 用 相联 系 ， 具有 复 杂 而
显著 的非 线性 变化 特 征 ， 直 是 热 带 气 旋研 究 和 业 一 务预 报 的重点 和难 点问题 ． 年来 ， 近 随着 数值 天气 预 报模 式 的发展 和卫 星 资 料 的应 用 ， 带 气 旋 强度 和 热
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
人工神经网络与遗传算法结合的研究
参 考 文 献
［ ］ ３
Ａｎ ｅｓ ｄ ｒ Ｏｈｌｓ ｓ ｏｎ． ｈａ Ｎｅ Ｗ ｔＳ ｗ ｉ Ｄｅｐｈｉ ． ｎ ｌ ７ Ｂｏｒａ ｄ Ｓｏｆｗａ ｅ Ｃｏ ｐｏ ａ ｉ ｌｎ ｔ ｒ ｒ ｒ ｔｏｎ，ＵＳＡ ，２０ ２ ０
［ １］
Ｄ ｌｈ ７ ｔｄｏ ｅｐ ｉ Ｓ ｉ ｕ Ｈｅｐ Ｂ ｒ ｎ Ｓ ｆ ｒ ｌ． ｏｌ ｄ ｏｔ ｅ ａ ｗａ
维普资讯 http://wΒιβλιοθήκη
《 现代 电子 技 术 》 ０ ２年 第１ 期 总第 １ ３期 ２０ ２ ４
收 稿 日期 ：２ ０ — ９— ２ ０ ２ ０ １
人工 神经网络 与遗传算 法结合的研 究
Ｓｔ ｄ ｎ Ｃｏ ｂ ｎ ｎ ｒ ｉ ｉ ｉ ｌＮ ｅ ｒ ｌＮ ｅ ｗ ｏ ｋｓ ａ ｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｕ ｙ ｏ ｍ ｉ ｉ ｇ Ａ ｔｆｃ ａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎｄ Ｇ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ
合 的可能性 。以网络为例 ，结合 自适应遗传算法 Ｆ ＧＡ］构造 了基 于遗 传算法的 Ｂ Ａ Ｐ网络 用于解决 Ｔ Ｐ问题 ，并取得 了 Ｓ
很 好的效果 。
关 键 词 ：人 工神 经 网络 ；遗 传 算 法 （ Ａ） 自适 应 遗 传 算 法 （ Ａ） Ｇ ； ＡＧ
人 工 神经 网络 的兴起 源 自于人 类 对 自身 的模 仿 。１ ４ ９ ３年 首先 提 出神 经元 的数 学模 型 ，随 后提 出学 习算 法 兴
杨 朋林
（ 四川 大 学 成都
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ncga算法流程
ncga算法流程NCGA（Neural Controller Genetic Algorithm）算法是一种结合了神经网络和遗传算法的优化方法，用于解决复杂的控制和优化问题。
NCGA算法的基本思想是使用遗传算法来优化神经网络权值，从而得到一个性能较好的神经网络控制器。
下面详细介绍NCGA算法的流程。
1. 初始化种群在NCGA算法中，首先需要初始化一个包含若干个个体的种群。
每个个体代表一个神经网络控制器的权值向量。
初始化种群的方法可以有多种，如随机初始化、基于经验知识的初始化等。
2. 评估个体适应度评估个体适应度是遗传算法的关键步骤。
在NCGA算法中，个体适应度通常是根据神经网络控制器在给定任务中的性能来计算的。
性能指标可以有多种，如控制误差、控制信号能量等。
适应度越高，表示该神经网络控制器的性能越好。
3. 选择操作选择操作是从当前种群中选择适应度较高的个体，用于生成下一代种群。
选择操作可以采用轮盘赌、锦标赛等策略。
适应度较高的个体有更大的概率被选中，从而将其优良基因遗传给下一代。
4. 交叉操作交叉操作是将两个个体的基因进行交换，从而生成新的个体。
在NCGA算法中，交叉操作通常是对两个神经网络控制器的权值向量进行部分交换。
交叉概率是一个重要的参数，它决定了交叉操作的频率。
5. 变异操作变异操作是对个体的基因进行随机改变，从而增加种群的多样性。
在NCGA算法中，变异操作通常是对神经网络控制器的权值向量进行随机扰动。
变异概率是一个重要的参数，它决定了变异操作的强度。
6. 生成新种群通过选择、交叉和变异操作，生成新一代种群。
新一代种群中的个体数量通常与初始种群相同。
7. 迭代优化将新生成的种群作为当前种群，重复执行步骤2至步骤6，直到满足终止条件。
终止条件可以有多种，如达到预设的迭代次数、个体适应度达到阈值等。
8. 输出结果当NCGA算法满足终止条件时，输出适应度最高的个体，即性能最好的神经网络控制器。
遗传算法的研究方向
遗传算法的研究方向遗传算法是多学科结合与渗透的产物,已经发展成一种自组织、自适应的综合技术,广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等领域。
遗传算法研究工作主要集中在以下几个方面1. 基础理论包括进一步发展遗传算法的数学基础,从理论和试验研究它们的计算复杂性。
在遗传算法中,群体规模和遗传算子的控制参数的选取非常困难,但它们又是必不可少的试验参数。
在这方面,已有一些具有指导性的试验结果。
遗传算法还有一个过早收敛的问题,怎样阻止过早收敛也是人们正在研究的问题之一。
2. 分布并行遗传算法遗传算法在操作上具有高度的并行性,许多研究人员都在探索在并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略。
对分布并行遗传算法的研究表明,只要通过保持多个群体和恰当控制群体间的相互作用来模拟并行执行过程,即使不使用并行计算机,也能提高算法的执行效率。
3. 分类系统分类系统属于基于遗传算法的机器学习中的一类,包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统。
分类系统被人们越来越多地应用在科学、工程和经济领域中,是目前遗传算法研究中一个十分活跃的领域。
4. 遗传神经网络包括连接权、网络结构和学习规则的进化。
遗传算法与神经网络相结合,正成功地用于从时间序列分析来进行财政预算。
在这些系统中,训练信号是模糊的,数据是有噪声的,一般很难正确给出每个执行的定量评价。
如果采用遗传算法来学习,就能克服这些困难,显著提高系统性能。
Muhlenbein分析了多层感知机网络的局限性,并猜想下一代神经网络将是遗传神经网络。
5. 进化算法模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法--进化算法。
遗传算法是其三种典型的算法之一,其余两种算法是进化规划(Evolutio nary Programming,EP)和进化策略(Evolutio nary Strategies,ES) 。
这三种算法是彼此独立地发展起来的。
进化规划最早由美国的L.J. Fogel、A.J.Owens和M.J.Walsh提出;进化策略则由德国的I.Rechenb erg和H.P.Schwefel建立。
神经网络与遗传算法的结合
神经网络与遗传算法的结合随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络和遗传算法分别成为了人工智能领域中最为重要的技术之一。
神经网络被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域；而遗传算法则通常用于优化问题的求解，比如优化机器学习模型中的权重参数等。
那么，将两者结合起来，又会有怎样的效果呢？
首先，需要了解神经网络和遗传算法的基本原理。
神经网络是一种类似于人类大脑的结构，它由许多个神经元和连接它们的突触组成，可以通过训练来学习到输入和输出之间的映射关系。
而遗传算法则是一种模拟自然界中遗传过程的优化算法，通过基因变异、交叉等方式来生成新的解，并根据适应度函数对解进行评估和选择。
将神经网络和遗传算法结合起来，则可以让神经网络的学习过程更加高效，从而提高模型性能和泛化能力。
例如，可以将遗传算法用来优化神经网络中的权重参数，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
同时，也可以利用遗传算法来搜索神经网络的结构，比如选择合适的激活函数、神经元个数等超参数。
在实际应用中，神经网络和遗传算法的结合已经得到了广泛应用。
例如，在图像识别领域中，可以使用遗传算法来选择最佳的卷积核大小和数量，从而得到更精确和鲁棒的模型。
在自然语言处理中，也可以使用遗传算法来寻找最佳的词向量表示，从而提高文本分类和情感分析的准确性。
此外，在机器学习模型训练过程中，可以使用遗传算法来调整学习率和批次大小等超参数，避免过拟合和欠拟合问题。
总之，神经网络和遗传算法的结合，可以为人工智能技术的发展带来更大的创新和突破。
未来，随着算力的不断提升和技术的不断进步，我们有理由相信，神经网络和遗传算法的结合将会越来越成熟，并为人类带来更加智能、高效的生产生活方式。
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用2O世纪80年代后期 ,多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注.一方面，由于任务的复杂性，在单机器人难以完成任务时，人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成.另一方面，人们也希望通过多机器人间的协调与合作，来提高机器人系统在作业过程中的效率。
1943年，Maeullocu和 Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。
从这以后，人工神经网络经历了发展、停滞、再发展的过程，时至今日正走向成熟,在广泛领域里得到了应用,其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。
本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务—3 J，并应用遗传算法来对神经网络进行优化。
仿真结果表明，经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高,误差降低.1 人工神经网络 ANN)的基本原理和结构人工神经网络(Artiifcial Neural Network，ANN)) 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型,又称并行分布处理模型 J。
ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元——人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。
ANN拓扑结构很多，其中采用反向传播(Back—Propa—gation，BP)算法的前馈型神经网络(如下图1所示）,即BP人工神经网络，是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一 .BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号x；通过中间节点(隐层点 )作用于出节点，经过非线形变换,产生输出信Yk,网络训练的每个样本包括输入向量x和期望输出量 T,网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值w;；和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值）,训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
dre-rox 原理
dre-rox 原理
dre-rox是一种利用深度神经网络和遗传算法相结合来进行药物分子的设计和预测的方法。
它的核心思想在于使用神经网络对药物的分子表征进行编码，然后通过遗传算法对这些编码进行搜索和优化，得到最优的药物分子。
与传统的计算机辅助设计（CADD）方法相比，dre-rox具有更强的智能化和自适应性。
dre-rox方法的具体实现步骤包括以下几个部分：药物分子的输入、神经网络的预测、遗传算法的搜索和药物的输出。
首先，将药物分子的结构转化为一组数值的描述性特征，如原子类型、键长、键角等化学性质。
然后，使用深度神经网络对这些特征进行编码，并通过训练网络学习到药物分子的潜在表示。
接着，利用遗传算法对这些编码进行搜索和优化，寻找最优的药物分子。
最后，通过解码将最优编码转换成对应的分子结构，实现药物的输出。
dre-rox方法具有许多优点。
首先，它能够在保证药物分子的有效性和安全性的前提下，显著降低药物研发的时间和成本。
其次，该方法的使用范围很广，能够应用于多种类型的药物分子的设计和优化，包括小分子化合物、肽、蛋白等。
另外，dre-rox方法对于不同性质的药物分子都有较好的应用效果，具备良好的泛化性能和预测能力。
最后，该方法还能够通过不断的迭代和优化，不断提高药物的设计和预测效果，为药物研究提供有力的支持和帮助。
综上所述，dre-rox方法作为一种新型的药物分子设计和预测方法，具有较高的应用价值和潜力，值得进一步研究和探索。
随着人工智能和机器学习的不断发
展和完善，相信这种方法将会在药物研发中扮演越来越重要的角色。
基于神经网络的遗传算法求解NP问题研究
基于神经网络的遗传算法求解NP问题研究随着科技的不断进步和人们对计算机算法的不断研究，对于求解NP问题的算法也有了极大的发展。
其中基于神经网络的遗传算法被认为是一种比较有效的求解NP问题的算法。
本文将探讨基于神经网络的遗传算法求解NP问题的研究，并分析其原理和应用。
一、神经网络神经网络是一种以人类大脑神经系统为模型的计算机系统。
其基本构成模块是神经元，它们通过突触进行相互交流并接收和处理外部信息。
神经网络在处理模式识别、图像识别、语音识别等方面具有广泛的应用。
二、遗传算法遗传算法是一种基于进化论的优化算法。
其优化过程仿佛在模拟生物进化过程，利用遗传操作和自然选择过程来寻找最优解。
使用遗传算法可以在非线性、非连续、非确定问题中寻找全局最优解。
三、基于神经网络的遗传算法基于神经网络的遗传算法，是将神经网络与遗传算法相结合的一种求解问题的方法。
其基本思路是，利用神经网络处理问题数据并加入遗传算法的优化过程，既可以保留神经网络的优良性质，又可以较好地解决NP问题。
四、基于神经网络的遗传算法求解NP问题NP问题通常是指在计算机科学和数学中不易找到行之有效算法的一类问题。
求解NP问题的效率往往需要巨大的计算资源和时间。
因此，基于神经网络的遗传算法成为了求解NP问题的一种较可行的方法。
在基于神经网络的遗传算法中，首先通过随机初始化得到一些输入数据，并通过神经网络处理得到一些输出数据。
这些输出数据作为遗传算法的初始种群，经过遗传算法的基本操作（选择、交叉、变异），产生新的种群，不断迭代，直到得到最优解，完成求解。
五、基于神经网络的遗传算法在实际问题中的应用基于神经网络的遗传算法在实际问题中有着广泛的应用。
例如，在图像识别、语音识别、数据挖掘、人工智能等领域，基于神经网络的遗传算法已成为一种常用的求解问题的手段。
比如，基于神经网络的遗传算法可以用于自动化的图像或语音分析和分类，能够提高数据处理的准确率和速度。
六、总结总的来看，基于神经网络的遗传算法是一种有效的求解NP问题的方法。
基于遗传算法的遗传神经网络在卷曲温度控制系统中的应用
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叫 ＋ 。 ㈩ 丽ｌ 。 ｍ
圈３ ｃ＇ ｒ ｃ奎董迁定矗面
第二段的层藏冷却； 性以及较强的学习能力。 奉燃 芷ｒ 基于遭传神经 （ ；） － ａ ｌ’ 一， 。 ｇ ｔ￣ ０ ｏ 同｝的卷取温度璜掇攘型．井进行在线麒 时控 ４ Ｉ （） ２ 制。 第 蝴 啪 蜘 ： Ｊ ｌ 幅 ； 遗ｆ 瞬！ ｜ ＋ ｃ 优势 ＾的 在于具 有鞍 强的全硒 搜索 能力． 但 释臻过早收敛 ． Ｉ ． 科片 Ｏｋ的优点束兜敷 Ｂ 算法收 Ｐ 式中 ——层漉冷却阡 始时的带铜基虞； 敛逮 度和易 局部饭 小收糊 同时． Ｂ 算 与 Ｐ 法结合 １ —— 辩靖 卜 一 抒 轧出口 速度： — 属 藏狰却 — 结豪后 也解决丁单箍利用 ｃ＾往往只艟在短时问内寻找 的 带 鲁量 度 ； Ｉ ＾—— 钢 厚度 ； 带 ——水 温 ； 到接近全局矗纯解同置。ＧＡ和 Ｂ Ｐ的结合可 以在 铯 对黑 体的 射 辑 系救； —— ￡ 精却臣长度（ 可 ＝ ｝ 个屡次面上 进行．郾神缝同｝ 连接杈的进化， ｛ Ｉ 神 ＊节） —嘲 ｔ — — ； 率； 强迫 Ｉ 热系 对 传 数
— —
ｒ ” － ｍ
文利 用遗传算法对 ｌ 件 ｉ 经同耋进行 ｐ ｝ 结构和性螗 Ｉ 的优化． Ｅ 优ｆ醮 由五邦分组成： 瞳层教 各隐层节 点数， 各自层作用函数彤式参救 、 各屡节点之问的 连接权值、 备瞳层和■Ｉ层的触 。遗传捧经阿络 ｔ ｔ 的算法描述如图 ｌ 所示． 其算法步曩如下： ｌ 肺帆产生若干不同结构的神经网络 ． ＿ １ 对幂 同结构进行躺 ．母十码链对应—十网结结构． Ｎ
＂
ＮＣ ｔ成柳蝓种群， ｔ ｔ ￣４
基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断
ｚ ｌ 号 ／ 试验
５ １５ １ ３ １ ４
－ ｚ ／
３６ ３６ ５ １５
ｆｘ，２＝ ： （ ） （ ） ｚ 一 。
ｆ ｌ
３
４ ５ ６ ７
２ ２
２２ ２５ ２５ ２５
２ ５
３ ５ ５ １ ５ ２５
２０ ０ ６年
第３ Ｏ卷
图 １ 某 连续 粱桥有限元计 算模型
纹 ， 面 略有 下 沉 ． 定该 桥在 ２ 桥 假 ６单元 的弹 模 损
伤 位置 和损 伤 程 度 ． 中 所选 初始 亲 代 集 团 的染 文
伤 ２ 为实际结构的损伤 （ Ｏ 待识别）那么它与原 ， 结构在竖 向位移上有一个位移差 ， 中用有 限元 文
越来 越 多 的人 开 始 将遗 传 算 法用 于结 构 损伤
识别 引 一．
Hale Waihona Puke 作为样本来训练Ｂ Ｐ神经网络， 以获得损伤参数与
位移 差 之间 的非 线性 全局 映射关 系． ３ ）建立 优化 模 型 ， 用神 经 网络建 立 的映射 利 关 系计算 目标 函数值 ．
４ ）利用 遗传 算 法进行 优 胜劣 汰 的寻优 搜 索 ，
法求解桥梁结 构损 伤问题 所需的 目标 函数值 ， 而识别桥梁 的损伤参数 ． 从 某连续梁桥算例表 明， 此
方法可以在较少 的有限元 分析次数下获得 较好 的损 伤诊 断结果． 关键词 ： 经网络 ； 神 遗传算 法 ； 结构损伤识别
中 圈法 分 类 号 ： ４ ． Ｕ４ １ ４
结 构 物 的 损 伤 识 别 是 工 程 中力 学 的 “ ” 反 问
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ２ １３ ．
Ａｐ ． ２ ０ ｒ ０６
MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析
MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析神经网络和遗传算法是两种常用的智能优化方法，它们在不同领域的问题求解中发挥了重要作用。
而将这两种方法结合起来，可以进一步提升算法的性能和效果。
本文将介绍MATLAB中如何使用神经网络和遗传算法联合优化，并通过一个实例进行分析和验证。
首先，我们先来了解一下神经网络和遗传算法的基本原理。
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由多个神经元组成，通过学习调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的非线性映射和分类。
而遗传算法则是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断迭代和交叉变异的方式搜索最优解。
在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox和Global Optimization Toolbox分别实现神经网络和遗传算法的优化。
下面我们将以一个分类问题为例，演示如何使用这两种方法联合优化。
假设我们需要构建一个神经网络模型，对一个包含多个特征的数据集进行分类。
首先，我们可以使用Neural Network Toolbox搭建一个基本的神经网络结构。
通过设定输入层、隐层和输出层的神经元个数，以及选择合适的激活函数和损失函数，我们可以训练得到一个初步的神经网络模型。
然而，这个初步模型可能并不是最优的，它可能存在欠拟合或过拟合的问题。
为了进一步提升模型的性能，我们可以引入遗传算法进行优化。
具体做法是将神经网络的连接权重作为遗传算法的优化变量，通过遗传算法的搜索过程来调整权重，以寻找最优解。
在全局优化问题中，遗传算法能够避免陷入局部最优解，并且具有较好的鲁棒性。
在MATLAB中，Global Optimization Toolbox提供了ga函数来实现遗传算法的优化。
我们可以将神经网络的连接权重作为输入变量，定义一个适应度函数来评估神经网络模型的性能，然后通过调用ga函数进行优化求解。
在每次迭代中，遗传算法将根据适应度函数的评估结果来调整权重，直至找到最优解。
结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究
值点 。遗传算法 （ ｅｅｃＡｇｒ ｍ Ｇ 以概率选 Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ． Ａ） ｉ ｏｔ ｈ
择为主 要手段 ， 以较 大 的概率找 到全 局最优 解 ； 能 将
过程中搜索 络误差最小的权ｆ 和阀值 ． ｌ ｆ ＝ 【 表达代为：
Ｇ Ａ算法同 Ｂ 算法相结合可以解决 Ｂ 算法中的局 Ｐ Ｐ
ｆｉ （ ）＝１ Ｅ ｉ ／ （） （） ｂ
遗传算法是一种基于 自然选择 和基 因遗传学原
理的优化搜索方法。它根据适者生存 、 优胜劣汰等 自然进化规则搜索和计算 问题解 ， 将优化 问题 的一 组初始值作为种群 ， 利用适应值 函数计算种群个体
（ 染色体 ） 的适 应值 进行 选 择 ， 并根 据 染 色 体 的基 因
部极小 问题 。
Ｅｉ＝∑ ∑ （ ） （ ） ０ 一 ｋ Ｆ。
（） ａ
上 式 中 Ｅ（） 网络误 差平 方 和 ；为 染色 体 数 ； ｉ为 ｉ ｊ 为学 习 样本 数 ； ｋ为输 出层 节点 数 ； 为 输 出层 输 ０
本文利用 Ｍ ｔｂ软 件的 Ｂ ａａ ｌ Ｐ和 Ｇ Ａ工具箱 ， 研 究通过 Ｇ Ａ直接训练神经网络和训练初始权值 的方 法， 分析 了其效果 ； 并将后一种方法用于结构损伤识 别中， 说明利用遗传算法训练初始权值可以克服 Ｂ Ｐ
简化 与模拟 ， 它具 有 大 规 模并 行 处理 、 线性 映 射 、 非
适 应性 学 习 、 想 推理 、 联 较强 的鲁棒 性 和容错性体 编 码 采用 实值 ， 尤需 对 其进 行 编码 和解 码， Ｈ其 求解 问题 的精度 比二进 制 编码形 式要 高 ； 根 据Ｂ Ｐ网络结 构 计 算 网络 权 缸和 阀值 个 数 ， 一 组 将 权 值和 阀值作 为一 条染 色体 。 （） ２ 目标 函数 与适应 伉 函数 的确 定
神经网络与遗传算法结合在矿业评价中的应用
关键词：遗传算法：人工神经网络；区域产业：主导产业
中图分类号：
Ｔ ６ Ｄ７
文献标识码 ： Ａ
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｅｃ ｍ ｂ ｎ ｔ ｎ ｏ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｔ ｒｉ ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ｆｔ ｏ ｃ ｏ ｈ ｉ ａ ｉ ｆｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒｔ ｏ ｃ ｈ ｗｉ ａ ｔ ｉ ｌ ｈ ｉ ｆ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｅａ ｐ ａ ｓ ｌ ｆ ｉ ｉ ｇ ｉ ｄ ｓｒ ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｔ ｐ ｒ ｉａ ｎ ｎ ｕ ｔ ｎ ｎ ｈ ｏ ｍ ｎ ｙ
是区域主导产业评价 的新途径。但是，Ｂ 算法是 Ｐ 基 于梯度 的方 法…，其最 大缺 欠 是收敛 速度 慢 ，且
常 受到局 部极 点 的困扰 ，因而影 响 了预测 的精 度 。 如 果将 Ｂ Ｐ算法 与遗 传算法 结合 起来 ，便 可 以弥补 这 方面 的缺欠 。遗 传算 法（ ｅｅｉａ ｏｉ ｍ） 由美 Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ 是 ｃ ｇ ｔ 国密歇根 大 学的 ＪＨ ｌ ｎ 人创 立 的， 采用 解 的 ．ｏｌ ｄ等 ａ 它 种 群作 为工 作单元 ，使用 达 尔文生 物进 化 的适 者 生 存 原 则指 导搜索 并 改进 目标 【。每 一个 解 的质 量通 ２ 】 过 依赖 于 目标 函数 的适 应值 函数 来进 行评 估 ，搜 索 过 程 通过 代数 变 更（ 进化 ） 来进 行 ，每 代 中的个 体遗
函数 及各 指标 的权 重 。在人 工神 经 网络理 论 的基础 上 ，建立 区域 主导 产业 评价 的人工 神 经 网络 模 型 ，
１ 遗传算法优化网络初始权重
采用 遗传算 法优 化 网络初始 权 重 的方 法 ，来避 免 网络训练 落入 局部 极小 点 ，从而 提 高网络 的拟合 精度 和预报 精度 。虽然遗 传算 法所 从事 的工 作也是 在 训练 网络 权重 ，但其最 终 目的却是获 得神 经 网络
遗传算法与神经网络结合预测低渗透油藏产油量——以宝浪油田为例
的局 部精确 搜索 能力 和遗传 算法 的全局 搜索 能力 有
机结 合起来 ， 能做 到优 势互 补 ， 高 了预测 的精度 。 提
定 的局 限 性＿ 。 因此 ， 必 要 从 数 学 的 角度 出 １ ］ 有
２ 遗传算法与 Ｂ Ｐ算法结合的方法与步骤
人工 神 经 网络 具 有非 常 强 的非 线性 映射 能力 ，
— —
以宝 浪油 田为 例
董玉安 赵 蕊 叶 欢 廖 晶 高立建。张红坡。 ， ， ， ， ，
（． 国 石 化 河 南 油 田分 公 司石 油 勘 探 开发 研 究 院 ， １中 河南 南 阳 ４ ３ ３ ； ７ １２ ２ 中 国石 化 河 南 油 田分 公 司第 二 采 油 厂 ；． 国石 化 河 南 油 田分公 司第 一采 油厂 ） ． ３中
１ 遗传 算 法 与 Ｂ Ｐ算 法简 介
人工 神 经 网 络 （ ＡＮＮ， ｔ ｃ ｌＮｅ ｒｌＮｅ— Ａｒ ｆ ｉ ｕａ ｉ ａ ｉ ｔ
ｗｏｋ 预 测方法 是对 人类 大脑 的一种 物 理 结构 上 的 ｒ）
（ Ｐ算法 ） Ｂ 存在一 定缺 陷 ， 往会 降低 预测结果 的准 往 确性 ， 将遗 传算 法与 神经 网络有 机结合 ， 能较 好克 服 Ｂ Ｐ算 法 的缺 陷 。 利用 以下算 法步 骤来 实现遗 传算 法对神 经 网络
收 稿 日期 ： ０ １—０ —１ ； 回 日期 ： ０ １ ６ ９ ２１ ５ ９改 ２ １ —０ —１
模拟 ， 即利 用计算 机仿 真 的方法 ， 从物 理结构 上模 拟 人脑 ， 以使 系统 具 有人 脑 的某 些智 能 。在 众 多 的 人 工神 经 网络模 型 中 ， 层 前馈 神 经 网络模 型是 目前 多
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系统工程理论与实践
Systems Engineering——Theory & Practice
1999年第2期第19卷 vol.19 No.2 1999
遗传算法与神经网络的结合
李敏强徐博艺寇纪淞
摘要阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。
用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰。
关键词遗传算法进化计算神经网络
On the Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks
Li Minqiang Xu Boyi Kou Jisong
(Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072
Abstract In this paper, we demonstrate the necessity and possibility of combining neural network (NN with GAs. The notion of using multilayered feed forward NN as the representation method of genetic and the searching technique is introduced. We combine GA and NN for solving short term earthquake forecasting problem, design a novel method of using GAs to train connection weights of NN.The empirical test indicates the capability of the new method in fast learning of NN and escaping local optima.
Keywords genetic algorithms; evolutionary computation; neural networks
1引言
智能可以分为三个层次:高层次的是生物智能(BI,其次是人工智能(AI, 处于低层次的是计算智能(CI。
计算智能是国际上新近提出的学科概念,在计算智能中,计算的概念是传统计算概念的拓展,计算对象不仅局限于数和字符,运算符号也不再局限于加减乘除等运算,在这个范畴内的加减乘除也需赋于新的含义。
但一般来说,AI 偏重于逻辑推理,而CI则偏重于数值计算。
目前,计算智能正处于迅猛发展的阶段,其主要技术包括模糊技术、神经网络、进化计算等[5]。
这几项技术各自均有了数十年的历史,但当时这些方法并未受到足够的重视,一是当时这些方法还不很成熟,二是受当时计算机软硬件的限制,而这些方法一般需要较大的计算量,难以取得实际应用。
随着计算机技术的发展和普及,它们在最近十年得到了突飞猛进的发展,引起了诸多领域专家学者的关注,成为一个跨
学科的研究热点。
近年来,这些方法呈互相融合的趋势[3],它们之间的相互补充可增强彼此的能力,从而获得更有力的表示和解决实际问题的能力。
如对模糊神经网络、模糊遗传算法、模糊分类器系统、用遗传算法优化模糊系统的隶属度函数及神经网络的进化设计方法等的研究都体现了这种融合的优点[1,2]。
2遗传算法与神经网络的融合
2.1神经网络为什么需要遗传算法
对于一个实际问题建立神经网络通常包括下面四个阶段:首先研究者根据自己的理论、经验和研究兴趣选择一个问题域,如模式识别、神经控制、经济预测等。
第二,根据学习任务设计网络结构,包括处理单元个数、各层的组织结构及处理单元之间的联结。
第三,根据已知的网络结构和学习任务用梯度下降学习算法,如BP 算法来训练联结权值。
最后,研究者以测量到的目标性能,如解决特殊问题的能力、学习速度和泛化能力对训练过的网络进行评价。
这个过程可以不断重复以获得期望的结果。
描述一个ANN模型结构的主要参数有:网络层数、每层单元数、单
元间的互连方式等。
设计ANN的结构,实际上就是根据某个性能评价准则确定适合于解决某个问题或某类问题的参数的组合。
当待解决的问题比较复杂时,用人工的方法设计ANN是比较困难的。
即使小的网络的行为也难以理解,大规模、多层、非线性网络更是十分神秘,几乎没有什么严格的设计规则。
Kosmogorov定理说明在有合理的结构和恰当的权值的条件下,三层前馈网络可以逼近任意的连续函数,但定理中没给出如何确定该合理结构的方法,研究者只能凭以前的设计经验或遵循这样一句话“问题越困难,你就需要越多的隐单元”来设计ANN的结构。
而标准工程设计方法对于神经网络的设计也是无能为力,网络处理单元间的复杂的分布交互作用使模块化设计中的分解处理技术变得不可行,也没有直接的分析设计技术来处理这种复杂性,更困难的是,即使发现了一种足以完成某一特定任务的网络,又怎能确定我们没有丢失一个性能更好的网络呢?
到目前为止,人们花费了大量的时间和精力来解决这一难题,而神经网络的应用也正向大规模、复杂的形式发展,人工设计网络的方法应该抛弃,ANN需要高效的自动的设计方法,GAs则为其提供了一条很好的途径。
遗传算法用于ANN的另一个方面是用遗传算法学习神经网络的权重,也就是用遗传算法来取代一些传统的学习算法。
评价一个学习算法的标准是:简单性、可塑性和有效性。
一般的,简单的算法并不有效,可塑的算法又不简单,而有效的算法则要求算法的专一性、完美性,从而又与算法的可塑性、简单性相冲突。
目前广泛研究的前馈网络中采用的是Rumelhart等人推广的误差反向传播(BP算法,BP算法具有简单和可塑的优点,但是BP算法是基于梯度的方法,这种方法的收敛速度慢,且常受局部极小点的困扰,采用GAs则可摆脱这种困境。
当然,使用GAs可以把神经网络的结构优化和权值学习合并起来一起求解,但这对计算机的处理能力要求很高。
2.2遗传搜索技术为什么需要神经网络
现在我们所面对的系统越来越复杂,所处理的系统问题也是越来越复杂,用传统GAs中的串表示方式来表达复杂系统的规律性是很困难的。
遗传规划中采用。