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浅谈遗传算法与人工神经网络的结合
浅谈遗传算法与人工神经网络的结合
聂琼
【摘要】【摘要】主要阐述遗传算法（简称GA）和人工神经网络（简称ANN）的特点，并说明遗传算法与人工神经网络结合的必要性，同时对今后的研究前景作了具体的展望。
【期刊名称】轻纺工业与技术
【年(卷),期】2012(041)006
【总页数】3
【关键词】【关键词】遗传算法GA；人工神经网络ANN；结合
0 引言
遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样反复循环，直至满足条件。由于它不受搜索空间限制性假设条件的约束，不必要求诸如连续性、可微性和单峰性等假设，以及其固有的并行性，因此作为一种稳健、高效的优化算法已被广泛应用于各个领域。
1 遗传算法的特点
遗传算法是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒性搜索算法，与其他一些优化算法相比，主要有下面几个特点。
1.1 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法直接利用决策
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