GRNN神经网络在仿真优化算法中的应用

"本文主要介绍了一种基于广义回归神经网络（GRNN）的仿真优化算法设计，旨在减少传统仿真优化方法所需的仿真次数，从而提高效率。通过利用GRNN神经网络，结合模式搜索算法和剔除噪声点的策略，有效地找到局部极小点并逐步优化。" 在传统的仿真优化过程中，为了寻找最优解，通常需要大量的仿真计算，这不仅耗时，还可能导致计算资源的浪费。针对这一问题，本文提出了一种创新的解决方案，即基于GRNN的仿真优化算法。GRNN是一种具有快速学习能力的神经网络模型，它能够通过训练数据快速建立非线性回归模型，适合处理复杂的仿真环境。 首先，算法需要通过仿真生成一定数量的样本集。这些样本包含了仿真过程中的各种输入参数和对应的输出结果，用于训练GRNN神经网络。训练完成后，GRNN会构建一个初始的回归曲面，这个曲面可以近似表示仿真的输出与输入之间的关系。 接着，文章引入了模式搜索算法，这是一种全局优化方法，能够在初始回归曲面上找出可能的局部极小点。然而，由于仿真数据可能存在噪声，这些局部极小点中可能包含假的极小点（噪声点）。因此，算法设计了一个剔除噪声点的步骤，通过一定的判断准则过滤掉这些不真实的局部极小点，确保找到的是真正的优化解。 然后，在每个确定的局部极小点周围增加少量仿真样本，再次利用GRNN进行训练，得到更新的回归曲面。这个过程可以迭代进行，每次增补样本后，都会进一步优化局部极小点的定位。通过不断迭代和样本增补，最终能够找到仿真优化问题的最优解。 实验证明，该方法能够显著减少所需的仿真次数，有效地解决了仿真优化问题，提高了计算效率。这种基于GRNN的仿真优化算法对于需要大量仿真的工程问题，如复杂系统的性能优化、控制系统的设计等，具有很高的实用价值。 本文提出的基于GRNN的仿真优化算法，通过结合神经网络的预测能力和模式搜索的全局优化特性，实现了高效且精确的优化过程，为解决实际工程问题提供了新的思路和工具。