遗传算法与神经网络的结合.
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析
遗传算法与神经网络的结合方法与实例分析遗传算法和神经网络是两种不同的计算模型，它们在解决问题时具有各自的优势和局限性。
然而，通过将这两种方法结合起来，可以充分发挥它们的优点，提高问题解决的效率和准确性。
本文将探讨遗传算法与神经网络的结合方法，并通过实例分析展示其应用价值。
一、遗传算法和神经网络的简介1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化问题的解。
它适用于复杂的优化问题，具有全局搜索能力和并行处理能力。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和权重调整，实现对输入数据的模式识别和预测。
它适用于处理非线性问题，具有自适应性和学习能力。
二、遗传算法与神经网络的结合方法1. 遗传算法初始化神经网络权重在神经网络训练之前，通常需要对权重进行初始化。
传统的方法是随机初始化权重，但这种方法可能导致网络陷入局部最优解。
通过遗传算法初始化神经网络的权重，可以提高网络的初始状态，增加全局搜索的能力。
2. 遗传算法优化神经网络结构神经网络的结构包括神经元的数量、层数和连接方式等。
通过遗传算法的优化过程，可以调整神经网络的结构，使其更好地适应问题的特征。
例如，可以通过遗传算法选择合适的神经元数量和层数，以及确定神经元之间的连接方式，从而提高网络的性能。
3. 遗传算法选择神经网络的最优解在神经网络训练过程中，通常需要选择一个最优解作为最终结果。
遗传算法可以通过选择适应度函数来评估神经网络的性能，并选择表现最好的网络作为最优解。
这种方法可以避免由于局部最优解而导致的问题性能下降。
三、遗传算法与神经网络的实例分析以手写数字识别为例，展示遗传算法与神经网络的结合应用。
手写数字识别是一个典型的模式识别问题，神经网络可以通过学习大量的手写数字样本，实现对新样本的准确识别。
但是，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，而且容易陷入局部最优解。
神经网络与遗传算法相结合的优化方法
神经网络与遗传算法相结合的优化方法随着科技的不断发展，人工智能技术也越来越成熟，其中神经网络和遗传算法是两种比较常见的优化方法。
神经网络是一种基于人脑神经系统的计算模型，它可以通过输入和输出数据来学习并预测未知的数据。
而遗传算法则是一种基于生物进化的计算优化方法，通过模拟进化过程来寻找最优解。
在实际应用中，单独使用神经网络或遗传算法可能会存在一些问题。
例如，神经网络可能会受到噪声数据的影响，导致训练过程不够稳定；而遗传算法可能会受到局部最优解的限制，从而难以找到全局最优解。
因此，将神经网络和遗传算法相结合，可以弥补彼此的不足，提高优化效果。
神经网络和遗传算法相结合的优化方法大致可以分为两种：基于神经网络的遗传算法和基于遗传算法的神经网络优化。
基于神经网络的遗传算法是指将神经网络作为遗传算法中的染色体，通过遗传算法对神经网络的权重和偏置进行优化。
首先，将神经网络的权重和偏置随机生成，并用其计算出目标函数值作为该染色体的适应度。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对染色体进行进化，直到满足终止条件为止。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
基于遗传算法的神经网络优化是指使用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构和参数。
首先，通过遗传算法生成多个随机的神经网络拓扑结构，并计算它们的目标函数值。
然后，使用遗传算法的选择、交叉和变异操作对拓扑结构进行进化，得到新的神经网络结构。
接着，针对每个神经网络进行参数优化，即对权重和偏置进行遗传算法优化。
最后，选择适应度最高的神经网络作为最优解。
这两种方法都是神经网络和遗传算法相结合的优化方法，但具体应用时需要根据实际情况进行选择。
例如，在数据量较小的情况下，基于神经网络的遗传算法可能更加有效，因为神经网络可以更好地拟合数据；而在数据量较大且结构复杂的情况下，基于遗传算法的神经网络优化可能更加适合，因为遗传算法可以更好地处理大规模的优化问题。
综上所述，神经网络和遗传算法相结合的优化方法具有优化效果好、稳定性高等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。
遗传算法与神经网络
2.1 神经网络简介
人工神经网络（artificial neural network，缩写 ANN），简称神经网络（neural network， 缩写 NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量 的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结 构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和 输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
进化次数限制； （1）计算耗费的资源限制（例如计算时间、计算占用的内存等）； （2）一个个体已经满足最优值的条件，即最优值已经找到； （3）适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的个体； （4）人为干预； （5）以及以上两种或更多种的组合。
3/9
遗传算法与神经网络
一个典型的遗传算法要求: 一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案。
经过这一系列的过程（选择、交配和突变），产生的新一代个体不同于初始的一代，并 一代一代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下一代， 而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。这样的过程不断的重复：每个个体被评价，计算出适应度， 两个个体交配，然后突变，产生第三代。周而复始，直到终止条件满足为止。一般终止条件 有以下几种：
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计引言：随着工业技术水平的不断提高，机械传动装置的性能要求也越来越高。
减速器作为机械传动的重要组成部分，起着传递动力和调整转速的重要作用。
为了满足不同工况下的需求，减速器的优化设计成为一个重要的研究领域。
本文将提出一种结合遗传算法和BP神经网络的方法，用于进行RV减速器结构的优化设计，以提高其性能和效率。
一、遗传算法介绍遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和自然选择等机制，来搜索问题的最优解。
遗传算法由三个基本操作构成，即选择、交叉和变异。
在每一代中，通过对个体进行适应度评估，选出适应度高的一部分进行交叉和变异，从而产生下一代的个体。
通过不断的进化，算法将逐步趋于最优解。
二、BP神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于模式识别、预测和优化问题等领域。
BP神经网络具有较强的非线性映射能力和自适应学习能力。
其主要包含输入层、隐含层和输出层三个层次。
输入层接受外部输入信号，隐含层根据权重和偏置对信号进行处理，输出层输出最终的结果。
网络中的每个神经元都与其他神经元相连，通过不断的反向传播，调整权重和偏置，以最小化网络的误差。
三、RV减速器结构优化设计RV减速器是一种常见的圆柱蜗杆减速器，其结构主要由减速器壳体、输入轴、输出轴和蜗杆等部件组成。
RV减速器的性能主要与其结构参数有关，如减速器壳体的材料、输入轴和输出轴的直径、蜗杆的螺旋角等。
因此，如何选取适当的结构参数，对于提高减速器的性能至关重要。
本文提出的优化方法主要包括两个步骤：遗传算法的参数优化和BP神经网络的结构优化。
首先，利用遗传算法对RV减速器的结构参数进行优化。
定义适应度函数，以减速器的性能指标为目标值，如输出转矩和效率等。
根据适应度函数的定义，将减速器的结构参数编码成染色体，并通过选择、交叉和变异等操作，产生新一代的个体。
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递，能够实现机器学习和模式识别任务。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
本文将探讨基于遗传算法的人工神经网络模型的构建与优化研究。
首先，构建人工神经网络模型是研究的首要任务。
人工神经网络由多个神经元和这些神经元之间的连接组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入信号进行加权计算，最终输出结果。
遗传算法可以应用于优化神经元的连接权重和调整激活函数的参数，以获得更好的网络性能。
在构建人工神经网络模型时，首先需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及它们之间的连接方式。
遗传算法可以通过进化过程搜索最佳的拓扑结构，以提高神经网络的性能。
遗传算法通过定义适应度函数来衡量每个个体的适应度，适应度高的个体将更有可能被选中下一代进化。
通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的拓扑结构。
其次，优化神经元的连接权重是构建人工神经网络模型的关键一步。
连接权重决定了不同神经元之间的信号传递强度。
遗传算法可以通过进化过程调整连接权重，以找到最佳的权重组合。
在遗传算法的优化过程中，通过交叉和变异等操作，通过上一代个体中的优秀基因来生成新的个体，逐步优化连接权重，使神经网络的性能得到提高。
此外，还可以使用遗传算法来优化激活函数的参数。
激活函数决定了神经元输出的非线性特性，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
通过调整激活函数的参数，我们可以改变神经元的响应特性，从而使网络更好地拟合训练数据。
遗传算法可以在多个激活函数和参数组合中搜索最佳的选择，以提高神经网络的性能。
此外，在进行人工神经网络的训练和优化时，还可以使用遗传算法来选择最优的训练样本和参数初始化方法。
遗传算法与神经网络相结合的热带气旋强度预报方法试验
中 图 分 类 号 ：Ｐ ３ ． ７２３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ５ — １ ３ ２ ０ ） ４ ０ １ － ９ ２ ３４ ９ （ ０ ７ ０ —０ １０
１上 海 台风 研 究 所 ． ０ ４年 热 带 气 旋定 位 和 预报 精度 评 定 ． 五 届 全 国 台风 及 海 洋 气 象 专 家 工 作 组 第 三 次 会 议 文 件 汇 编 ） ２０ 第
维普资讯
第 ２ ９卷
第 ４期 Biblioteka 海 洋 学
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２０ ０ ７年 ７月
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遗 传 算 法 与 神 经 网 络 相 结 合 的 热 带 气 旋 强 度 预 报 方 法 试 验
摘 要 ：以 １ ６ ￣２ ０ ９ ０ ０ １年 共 ４ １ ａ的 ７月和 ８月西行 进入 南海海域 的热 带气旋 样本 为 基础 ， 采用 遗传 算法 与神经 网络 相结合 的方 法， 进行 了热带 气旋 强度预 报模 型 的预 报建模 研 究． 并根 据相 同的热 带 气旋个 例 ， 将这 种遗传一 神经 网络 热 带气旋 强度 预报 模 型与 气候持 续 法热 带 气旋 强度 预 报 方法 进行
流 以及不 同尺 度运 动 相 互作 用 相联 系 ， 具有 复 杂 而
显著 的非 线性 变化 特 征 ， 直 是 热 带 气 旋研 究 和 业 一 务预 报 的重点 和难 点问题 ． 年来 ， 近 随着 数值 天气 预 报模 式 的发展 和卫 星 资 料 的应 用 ， 带 气 旋 强度 和 热
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
人工神经网络与遗传算法结合的研究
参 考 文 献
［ ］ ３
Ａｎ ｅｓ ｄ ｒ Ｏｈｌｓ ｓ ｏｎ． ｈａ Ｎｅ Ｗ ｔＳ ｗ ｉ Ｄｅｐｈｉ ． ｎ ｌ ７ Ｂｏｒａ ｄ Ｓｏｆｗａ ｅ Ｃｏ ｐｏ ａ ｉ ｌｎ ｔ ｒ ｒ ｒ ｔｏｎ，ＵＳＡ ，２０ ２ ０
［ １］
Ｄ ｌｈ ７ ｔｄｏ ｅｐ ｉ Ｓ ｉ ｕ Ｈｅｐ Ｂ ｒ ｎ Ｓ ｆ ｒ ｌ． ｏｌ ｄ ｏｔ ｅ ａ ｗａ
维普资讯 http://wΒιβλιοθήκη
《 现代 电子 技 术 》 ０ ２年 第１ 期 总第 １ ３期 ２０ ２ ４
收 稿 日期 ：２ ０ — ９— ２ ０ ２ ０ １
人工 神经网络 与遗传算 法结合的研 究
Ｓｔ ｄ ｎ Ｃｏ ｂ ｎ ｎ ｒ ｉ ｉ ｉ ｌＮ ｅ ｒ ｌＮ ｅ ｗ ｏ ｋｓ ａ ｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｕ ｙ ｏ ｍ ｉ ｉ ｇ Ａ ｔｆｃ ａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎｄ Ｇ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ
合 的可能性 。以网络为例 ，结合 自适应遗传算法 Ｆ ＧＡ］构造 了基 于遗 传算法的 Ｂ Ａ Ｐ网络 用于解决 Ｔ Ｐ问题 ，并取得 了 Ｓ
很 好的效果 。
关 键 词 ：人 工神 经 网络 ；遗 传 算 法 （ Ａ） 自适 应 遗 传 算 法 （ Ａ） Ｇ ； ＡＧ
人 工 神经 网络 的兴起 源 自于人 类 对 自身 的模 仿 。１ ４ ９ ３年 首先 提 出神 经元 的数 学模 型 ，随 后提 出学 习算 法 兴
杨 朋林
（ 四川 大 学 成都
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系统工程理论与实践
Systems Engineering——Theory & Practice
1999年第2期第19卷 vol.19 No.2 1999
遗传算法与神经网络的结合
李敏强徐博艺寇纪淞
摘要阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。
用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰。
关键词遗传算法进化计算神经网络
On the Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks
Li Minqiang Xu Boyi Kou Jisong
(Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072
Abstract In this paper, we demonstrate the necessity and possibility of combining neural network (NN with GAs. The notion of using multilayered feed forward NN as the representation method of genetic and the searching technique is introduced. We combine GA and NN for solving short term earthquake forecasting problem, design a novel method of using GAs to train connection weights of NN.The empirical test indicates the capability of the new method in fast learning of NN and escaping local optima.
Keywords genetic algorithms; evolutionary computation; neural networks
1引言
智能可以分为三个层次:高层次的是生物智能(BI,其次是人工智能(AI, 处于低层次的是计算智能(CI。
计算智能是国际上新近提出的学科概念,在计算智能中,计算的概念是传统计算概念的拓展,计算对象不仅局限于数和字符,运算符号也不再局限于加减乘除等运算,在这个范畴内的加减乘除也需赋于新的含义。
但一般来说,AI 偏重于逻辑推理,而CI则偏重于数值计算。
目前,计算智能正处于迅猛发展的阶段,其主要技术包括模糊技术、神经网络、进化计算等[5]。
这几项技术各自均有了数十年的历史,但当时这些方法并未受到足够的重视,一是当时这些方法还不很成熟,二是受当时计算机软硬件的限制,而这些方法一般需要较大的计算量,难以取得实际应用。
随着计算机技术的发展和普及,它们在最近十年得到了突飞猛进的发展,引起了诸多领域专家学者的关注,成为一个跨
学科的研究热点。
近年来,这些方法呈互相融合的趋势[3],它们之间的相互补充可增强彼此的能力,从而获得更有力的表示和解决实际问题的能力。
如对模糊神经网络、模糊遗传算法、模糊分类器系统、用遗传算法优化模糊系统的隶属度函数及神经网络的进化设计方法等的研究都体现了这种融合的优点[1,2]。
2遗传算法与神经网络的融合
2.1神经网络为什么需要遗传算法
对于一个实际问题建立神经网络通常包括下面四个阶段:首先研究者根据自己的理论、经验和研究兴趣选择一个问题域,如模式识别、神经控制、经济预测等。
第二,根据学习任务设计网络结构,包括处理单元个数、各层的组织结构及处理单元之间的联结。
第三,根据已知的网络结构和学习任务用梯度下降学习算法,如BP 算法来训练联结权值。
最后,研究者以测量到的目标性能,如解决特殊问题的能力、学习速度和泛化能力对训练过的网络进行评价。
这个过程可以不断重复以获得期望的结果。
描述一个ANN模型结构的主要参数有:网络层数、每层单元数、单
元间的互连方式等。
设计ANN的结构,实际上就是根据某个性能评价准则确定适合于解决某个问题或某类问题的参数的组合。
当待解决的问题比较复杂时,用人工的方法设计ANN是比较困难的。
即使小的网络的行为也难以理解,大规模、多层、非线性网络更是十分神秘,几乎没有什么严格的设计规则。
Kosmogorov定理说明在有合理的结构和恰当的权值的条件下,三层前馈网络可以逼近任意的连续函数,但定理中没给出如何确定该合理结构的方法,研究者只能凭以前的设计经验或遵循这样一句话“问题越困难,你就需要越多的隐单元”来设计ANN的结构。
而标准工程设计方法对于神经网络的设计也是无能为力,网络处理单元间的复杂的分布交互作用使模块化设计中的分解处理技术变得不可行,也没有直接的分析设计技术来处理这种复杂性,更困难的是,即使发现了一种足以完成某一特定任务的网络,又怎能确定我们没有丢失一个性能更好的网络呢?
到目前为止,人们花费了大量的时间和精力来解决这一难题,而神经网络的应用也正向大规模、复杂的形式发展,人工设计网络的方法应该抛弃,ANN需要高效的自动的设计方法,GAs则为其提供了一条很好的途径。
遗传算法用于ANN的另一个方面是用遗传算法学习神经网络的权重,也就是用遗传算法来取代一些传统的学习算法。
评价一个学习算法的标准是:简单性、可塑性和有效性。
一般的,简单的算法并不有效,可塑的算法又不简单,而有效的算法则要求算法的专一性、完美性,从而又与算法的可塑性、简单性相冲突。
目前广泛研究的前馈网络中采用的是Rumelhart等人推广的误差反向传播(BP算法,BP算法具有简单和可塑的优点,但是BP算法是基于梯度的方法,这种方法的收敛速度慢,且常受局部极小点的困扰,采用GAs则可摆脱这种困境。
当然,使用GAs可以把神经网络的结构优化和权值学习合并起来一起求解,但这对计算机的处理能力要求很高。
2.2遗传搜索技术为什么需要神经网络
现在我们所面对的系统越来越复杂,所处理的系统问题也是越来越复杂,用传统GAs中的串表示方式来表达复杂系统的规律性是很困难的。
遗传规划中采用。