【摘 要】
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本文提出了一种融合神经网络的改进遗传算法。此算法以遗传算法为基础,在遗传算法的循环体中将神经网络和遗传操作融合,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术系,
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本文提出了一种融合神经网络的改进遗传算法。此算法以遗传算法为基础,在遗传算法的循环体中将神经网络和遗传操作融合,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。基于函数优化和典型NP-complets问题的实验表明此算法具有良好性能。
In this paper, an improved genetic algorithm based on neural network is proposed. Based on genetic algorithm, this algorithm combines neural network and genetic operation in the loop of genetic algorithm, which not only retains the strong global random search ability of genetic algorithm, but also possesses the robustness and self-learning ability of neural network. Experiments based on function optimization and typical NP-complets problems show that this algorithm has good performance.
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