改进的自适应遗传算法与BP算法结合的混合训练方法在神经网络式距离保护中的应用

针对ＢＰ算法存在的训练速度慢、易收敛于局部极小点和全局搜索能力弱等缺陷，本文利用遗传算法能够进行全局最成化搜索一特点，在改进的自适应遗传算法的基础上，提出了一种新的用于ＢＰ网络训练的混合算法，即改进的自适应遗传算法与ＢＰ算法相结合的混合训练方法。针对遗传算法中的实数编码方式，本文引入进化规划的思路，提出了一种基于个体适应度值的实现方法，该方法能够有效地实数编码方式下的遗传算法的变异操作。