【摘 要】
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进化算法(Evoluitionary Algorithms)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制而产生的随机搜索算法.为了提高遗传算法在解决有约束优化问题时的性能,作者提出了逼近策略这一
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进化算法(Evoluitionary Algorithms)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制而产生的随机搜索算法.为了提高遗传算法在解决有约束优化问题时的性能,作者提出了逼近策略这一新概念及空间收缩法和动态惩罚法两种实现方案,在优化过程中动态地调整遗传算法适应度函数中的惩罚项,以此来提高算法的搜索效率,实验证明该策略在处理有约束优化问题时有很好的效率;人工神经网络的应用研究现在得到了越来越广泛的发展,但传统的神经网络学习算法有诸多弊病,如易陷入局部极值,难以调整网络结构等等.有人将遗传算法应用于神经网络的学习并取得了一定的效果.但经分析由于遗传算法对欺骗问题的敏感性,它并不适于神经网络的学习.而进化规划却能克服遗传算法在学习神经网络时的种种弊端.作者在这方面进行了一定的研究并取得了相应成果.
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