GEP进化神经网络结构与权值优化：算法改进与实验验证

本文主要探讨了一种创新的神经网络结构和权值优化方法，发表于2008年的《重庆大学学报》。研究者们提出了使用基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）来自动化设计神经网络架构和权重的算法。GEP是一种生物启发式的搜索算法，它模拟了自然选择和遗传机制，能够探索复杂的函数空间。 论文的核心内容首先介绍了GEP的基本原理，包括如何通过表达式树的构建和演化过程来生成神经网络的结构，以及如何通过适应性评估来优化权重。GEP的优势在于其能够自动生成非线性的、复杂的关系，但同时也面临着早熟现象（过早收敛，导致算法未能找到全局最优解）和变异率低的问题。为解决这些问题，研究者针对性地对GEP的演化策略进行了改进，如调整突变率、增加交叉操作等，以提高算法的灵活性和搜索效率。 接着，论文详细展示了该算法的实际应用案例，通过比较和分析，实验结果显示GEP设计的神经网络结构不仅具有良好的性能，而且在权值优化上表现优秀。相较于传统的优化算法，GEP展现出更快的收敛速度，这表明其在处理复杂问题时具有显著优势。 关键词方面，文章着重强调了基因表达式编程、神经网络和网络结构优化这三个关键概念，体现了研究的焦点。此外，中图分类号和文献标志码也显示了这篇论文在计算机科学领域，特别是神经网络优化方法研究中的定位。 总结来说，这篇文章提供了一种新颖的神经网络设计方法，结合了GEP的进化特性，为神经网络的学习和优化提供了一个有效且高效的工具。通过解决早熟现象和提高变异率，该算法在实际应用中展现了其独特的价值，对于提升人工智能模型的性能和优化具有重要的理论意义和实践价值。