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linqu8

新虫 (初入文坛)

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虫号: 1270361
注册: 2011-04-19
性别: GG
专业: 控制理论与方法

[求助] 遗传算法和神经网络，改进点

最近在看这个方向，遗传算法用在神经网络中，以调节其权值或者其他结构，以期获得更好的效果（额，指的是更好的训练神经网络，获得满意的神经网络模型）。

但是貌似这个方法在99年就已经有人系统的介绍研究了。本人研一小硕一名，不知道该再怎么研究这个，导师是帮不上忙的，因为他也不懂这方面的·····

考虑下是否可以用其他的进化算法（比如粒子群算法，或者基于遗传算法的改进算法）替代纯粹的遗传算法，然后对网络权值结构参数调节，再用数据进行网络训练，最后将获得的两种神经网络模型结果对比？不知道这个思路能研究下去不·····

现在木有内容做，好不容易挖空心思想出这个来，大家说说行不，有哪些需要注意的？哪些方面必须做好，浮云虽送，感谢依然！

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1楼2011-06-12 15:01:42

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xuehuachen

新虫 (著名写手)

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虫号: 3012656
注册: 2014-03-03
专业: 认知心理学

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，它简单、通用，鲁棒性强，适用于并行处理。基本遗传算法通过编码、适应度函数、遗传算子和运行参数的选择等实现对自然进化的模拟，并通过模式定理和收敛性理论解决模式的发现和算法的收敛性问题。遗传算法是目前应用最广的优化搜索算法之一，但存在收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题，在需要的优化参数较多时更凸显其不足，因此从不同的角度改进遗传算法，提出了混合遗传算法、自适应遗传算法、变长度染色体遗传算法、小生境遗传算法和并行遗传算法等。