进化神经网络中的变异算子研究

被引：8

作者：

郑志军

郑守淇

机构：

[1] 西安交通大学计算机科学与技术系

[2] 西安交通大学计算机科学与技术系陕西西安

来源：

关键词：

遗传算法; 进化; 神经网络; 启发式变异算子; 多样性;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2002.04.037

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对进化神经网络中遗传算法收敛速度慢和容易早熟这两个难题,提出了一个启发性的变异算子.该算子采用了自适应的变异率和启发式的变异位的选择策略.在多代无进化时,通过提高变异率扩大搜索范围,同时减小变异量进行更细致的搜索.求解XOR问题的实验表明,该算法既具有很快的收敛速度又能自动维持群体的多样性.

引用

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