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将一种解决函数优化问题的混合遗传算法用于Pi-sigma神经网络的训练。这种混合算法充分利用遗传算法算法的全局搜索能力,又利用了单纯型法的局部搜索能力,因此该混合遗传算法可以使Pi-sigma神经网络更快的收敛到全局最优解,而且收敛速度比遗传算法更快。实验证明了这种算法的优越性。最后还证明了该算法可以以概率1收敛到全局最优解。 相似文献
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遗传算法在神经网络优化中的应用 总被引:8,自引:4,他引:8
把遗传算法和神经网络结合起来,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。介绍了遗传算法的基本原理。讨论了用遗传算法优化网络结构和基于遗传算法的神经网络权值优化问题。并通过实验仿真将该算法与BP算法进行比较,从而验证了该算法的可行性与有效性。 相似文献
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将遗传算法与神经网络盲均衡算法相结合,提出了两段式优化神经网络权值的方案。首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化初始权值,然后发挥BP算法局部搜索速度快的特点得到最佳权值。经计算机仿真表明,该算法与传统BP神经网络盲均衡算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小,误码率降低。 相似文献
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针对视觉伺服控制识别速度慢、精度低的问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法的视觉伺服控制算法。该算法对机器人与图象复合雅可比矩阵建模得到初始的BP神经网络视觉伺服控制器,采用遗传算法对控制器的初始权重和阈值进行训练,得到混合优化的视觉控制模型。该算法可以有效地将遗传算法良好的全局搜索能力与BP神经网络的精确局部搜索功能相结合。实验结果表明,收敛速度加快的同时误差下降为原来的4.6%,为机器人控制提供了一种简单有效的方法。 相似文献
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针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(Hybrid Intelligence learning algorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。 相似文献
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股票价格预测的建模与仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究股票价格准确预测问题,由于股票价格数据具非线性、随机性等变化规律,同时股票市场与国内外经济政治变化有关,传统股票价格预测方法只能对其线性变化规律进行准确预测,无法反映股票价格非线性部分进行有效建模,导致股价预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,提出了一种遗传优化BP神经网络的股票价格预测模型。充分利用BP神经网络良好的非线性映射能力,对股票价格变化规律进行建模,并通过遗传算法对BP神经网络模型参数进行优化,从而获最优股票价格最优预测模型。实验结果表明,相对于传统股票价格预测模型,遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型拟合程度更好,预测精度更高,为股票价格预测提供了依据。 相似文献
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In this paper, a new operator is proposed to optimize the traditional Hopfield neural network (HNN). The key idea is to incorporate the global search capability of the Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) into the HNN, which typically has a powerful local search capability and fast operation. On account of this property of the EDA, our proposed algorithm also exhibits a powerful global search capability. In addition, the possible infeasible solutions generated during the re-sampling period of the EDA are eliminated by the HNN. Therefore, the merits of both these methods are combined in a unified framework. The proposed model is tested on a numerical example, the max-cut problem. The new and optimized model yielded a better performance than certain traditional intelligent optimization methods, such as HNN, genetic algorithm (GA). The proposed mutation Hopfield neural network (MHNN) is also used to solve a practical problem, aircraft landing scheduling (ALS). Compared with first-come-first-served sequence, MHNN sequence reduces both total landing time and total delay. 相似文献
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针对一类温度控制系统中存在的非线性和参数不确定等问题,提出一种复合神经网络自适应控制结构.在控制系统中构造了神经网络正模型来再现被控对象的动态特性,用神经网络控制器实现优化控制律的非线性映射.文中选用了被控对象80组历史数据作为样本集,并利用遗传算法的全局搜索能力及高效率来训练多层前向神经网络的权系数.最后用升降温工艺曲线作为输入对温度控制系统进行仿真.仿真结果表明,应用遗传算法能够提高神经网络的学习效率.保证神经网络全局快速收敛,从而克服了传统的误差反传学习算法的一些缺点.证明了采用这种神经网络自适应控制结构.使神经网络控制器的输出可以适应对象参数和环境的变化.使温度控制系统具有很好的学习和自适应控制能力,取得了良好的控制效果. 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成 总被引:18,自引:2,他引:16
傅博 《计算机工程与应用》2005,41(12):82-84
提出了一种应用于软件测试中的基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成算法。该算法针对测试数据自动生成的特点将遗传算法和模拟退火有机结合,充分发挥遗传算法的全局搜索和模拟退火的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率和效果方面,优于遗传算法。 相似文献
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针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。 相似文献