混合编码遗传算法优化神经网络结构与系数：实验验证

本文主要探讨了"基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用"这一主题，发表于2008年的《华东理工大学学报(自然科学版)》。论文由张伟栋、叶负成和钱锋三位作者共同完成，他们在化学工程联合国家重点实验室和华东理工大学自动化系的研究背景下，提出了创新性的混合编码遗传算法。该算法的独特之处在于将浮点数编码和二进制编码巧妙地融合在同一染色体上，这样既保留了浮点数编码在处理连续值时的灵活性，又利用了二进制编码的高效性和易于处理离散信息的优势。 混合编码遗传算法的目标是优化神经网络的结构和权重，以提高其泛化能力。传统的神经网络优化通常依赖于反向传播（BP）算法，而这个新方法则是将两者结合起来，旨在提升算法的性能和适应性。通过仿真实验，研究者验证了这种混合编码遗传算法的有效性及其在优化过程中的优越表现。实验结果显示出该算法在处理复杂问题时能够取得更好的结果，对于神经网络设计和训练具有重要的实际价值。 本文的关键词包括"混合编码"、"遗传算法"、"BP算法"和"神经网络"，这些核心概念体现了研究的核心内容和技术路线。从分类号TP18可以看出，这篇论文属于计算机科学技术领域，特别是人工智能和机器学习的方向。文章编号1006-3080(2008)01-0108-04进一步明确了其在期刊上的具体位置，表明这是一篇2008年第1期的重要研究成果。 这篇论文为神经网络优化提供了一种新颖且高效的解决方案，对工程实践和技术发展具有积极的影响。混合编码遗传算法作为一种跨学科的应用，展示了遗传算法在解决复杂问题上的潜力，同时也推动了神经网络技术的发展和应用。