人工神经网络与遗传算法深度结合：进展与未来趋势

《人工神经网络与遗传算法的结合》是梁化楼教授的一篇综述性文章，针对近年来在人工智能领域日益兴起的研究热点——将遗传算法(Genetic Algorithms, GA)与人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)相结合的方法进行了深入探讨。作者首先指出，这种结合的研究得到了广泛的关注，因为它有可能在训练数据选择、网络参数优化、学习规则确定以及结果解释等多个方面提供新的解决方案。 在文章中，梁化楼教授将结合的方式分为两大类：辅助式结合和支持式结合。辅助式结合强调的是GA在ANNS中的辅助作用，比如通过GA选择高质量的数据样本，帮助优化网络的学习过程，甚至用于理解网络的输出行为。这表明GA在这里扮演了筛选和指导的角色，提升神经网络的性能。 支持式结合则更进一步，不仅局限于辅助，而是让GA参与到网络结构和权重的决定过程中。这种方法允许GA直接作用于神经网络的内在参数，如权重值和网络拓扑结构，以实现更加灵活且高效的训练。然而，作者也指出了这种合作式结合的局限性，即可能存在的过度拟合问题，以及如何确保GA选择的有效性和鲁棒性。 此外，文章还对比了GA与传统的BP（Back Propagation）训练算法的优缺点。BP算法虽然在很多情况下表现优异，但在处理复杂优化问题时，GA的全局搜索能力可能更具优势。文章特别关注了利用GA自动优化神经网络的学习规则和进化策略，这是当前研究的一个前沿方向，旨在发掘更高效的学习路径。 这篇综述全面回顾了人工神经网络与遗传算法结合的研究现状，深入剖析了两种结合方式的特点，并对未来的研究趋势进行了展望。这无疑为从事该领域研究的学者提供了宝贵的参考和启示，有助于推动人工智能技术的进一步发展。