遗传算法优化神经网络结构与权值提升性能

本文主要探讨了遗传算法（Genetic Algorithms, GA）与人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的深度融合，特别是在优化神经网络的拓扑结构与权值方面的应用。作者提出了一种新的算法框架，包括融合、BP_GA和GA_BP三种方法，其中GA_BP算法特别强调了对BP神经网络的结构、权值和阈值的联合优化。这种结合方式旨在克服传统BP神经网络仅依赖经验尝试法的局限性，利用GA的全局优化特性以及ANN的强大学习能力。 GA具有良好的全局搜索能力，能够跳出局部最优，而BP神经网络由于其强大的非线性映射能力，能有效地处理复杂问题。在合作式结合模型中，通过让GA参与BP神经网络的学习过程，例如在训练初期用于初始化权重或选择网络结构，可以增强网络的泛化能力和收敛速度，提高最终模型的性能。作者针对这一目标，研发了一套创新的编码技术和进化策略，确保了优化过程的有效性和效率。 实验结果显示，采用遗传算法优化的神经网络相较于传统的经验尝试法得到的BP网络，其性能更优秀，方法更为合理。这表明了遗传算法在神经网络优化中的显著优势，尤其是在处理复杂问题时，它能够提供更加全局和有效的解决方案。 论文的研究内容涵盖了中图分类号TP183的相关领域，即计算机科学技术，具体到人工智能和机器学习。文章编号100727162(2006)0420064206，表明这是2006年第4期《广东工业大学学报》的一篇文章，作者谷小青、易当祥和刘春和分别来自西北工业大学经济研究中心和北京的机构，他们的研究工作着重于系统工程和优化设计。 这篇论文为遗传算法在神经网络优化中的实际应用提供了深入的理论基础和技术支持，对于提升人工神经网络性能，特别是在解决实际问题时的鲁棒性和准确性方面具有重要意义。