matlab神经网络优化的遗传算法被引量：8

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摘要遗传算法它将"优胜劣汰,适者生存"的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来,组成新的群体,新群体中各个体适应度不断提高,直至满足一定的极限条件.此时,群体中适配值最高的个体即为待优化参数的最优解.正是由于遗传算法独有的工作原理,使它能够在复杂空间进行全局优化搜索,并且具有较强的鲁棒性.

作者朱珏钰李峰

机构地区长沙理工大学湖南第一师范学院

出处《赤峰学院学报（自然科学版）》 2011年第3期35-36,共2页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)

关键词遗传算法权值概率遗传算子染色体适应度

分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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