【摘 要】
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针对复杂对象全局优化结果较多,难以选取最佳参数组合的问题,提出了一种新适应度函数,其特点是使用了目标函数关于其影响参数的梯度之和。结合提出的新适应度函数,首先进行已
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针对复杂对象全局优化结果较多,难以选取最佳参数组合的问题,提出了一种新适应度函数,其特点是使用了目标函数关于其影响参数的梯度之和。结合提出的新适应度函数,首先进行已知模型的遗传算法寻优,然后对神经网络构建的模型进行遗传算法寻优。两次试验结果都表明,搜索到的最佳性能目标对应的参数组合具有较强的鲁棒性。
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