一种改进的遗传算法及其在神经网络学习中的应用
【摘要】:遗传算法是一种模拟进化算法,本文吸取了生物学中的显性基因与隐性基因的原理,提出了一种遗传算法的冗余编码方法;借鉴了生物育种原理, 设计出一种有指导的繁殖策略。改进后的遗传算法(MGA)被用于神经网络控制器拓扑结构和权的学习。仿真结果表明了MGA的优良性能及其在神经网络学习中的有效性。
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