请详细解释在人工神经网络中，如何通过反向传播算法调整权重以优化网络性能，并通过遗传算法进行全局优化的原理是什么？

要深入理解反向传播算法在人工神经网络中如何调整权重以优化性能，以及遗传算法在全局优化中的应用，我们首先需要探讨神经网络的基本结构和学习过程。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过前向传播接收输入信号并产生输出，如果输出与期望结果不符，则通过反向传播算法调整连接权重。反向传播算法的核心是梯度下降法，它通过计算输出误差相对于各个权重的偏导数（即梯度），来确定权重调整的方向和幅度。具体来说，算法从输出层开始，逐层向后计算每层的误差信号，并据此更新权重。权重的更新公式一般为：W_{new} = W_{old} - η * ∂E/∂W，其中η是学习率，E是误差函数，W是权重。这一过程不断迭代，直至网络输出误差减小到可接受范围内。

参考资源链接：[人工神经网络与遗传算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/qso7i6exkp?spm=1055.2569.3001.10343)

至于遗传算法，它是模拟生物进化过程的一种全局优化方法，主要通过选择、交叉和变异三种基本操作来生成新的权重配置。在神经网络优化中，每一条染色体代表一组可能的网络权重。算法首先随机生成一组染色体构成种群，然后通过适应度函数评估其性能，适应度越高的染色体被选中的机会越大。接着，通过交叉和变异操作产生新的种群，重复这个过程直到找到全局最优的权重配置。

结合这两个算法，可以实现神经网络的高效训练和性能优化。为了更深入地掌握这些概念和技术细节，建议查阅《人工神经网络与遗传算法详解》这本书。书中不仅详细解释了人工神经网络和遗传算法的基础知识，还包括了它们在人工智能领域应用的实战案例，这对于理解如何在实际问题中应用这些算法至关重要。

参考资源链接：[人工神经网络与遗传算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/qso7i6exkp?spm=1055.2569.3001.10343)