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    2009,45(34) 1 引言 遗传算法是&类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的 随机化搜索算法, 它是由美国 Michigan 大学的 J.Holland 教授 于 1975 年首先提出的, 它是&种在思想方法上别具特色的新 的搜索、优化方法。 其主要特点是:(1)GA 对问题要求很少,对 目标函数只要求有定义,不要求连续、可导、对约束条件也无任 何限制;(2)GA 在整个解空间搜索, 具有较大把握求得全局最 优解;(3)GA 在优化过程中不需要做敏度分析;(4)GA 对线性 与非线性问题、离散变量与连续变量问题均可按同样方式处 理;(5)GA 易于实现并行计算。搜索不依赖于梯度信息。所以该 算法是 21 世纪有关智能计算中的关键技术之&[193]。 当然 GA 也存在计算时间长、收敛速度慢的缺点、目前学者们提出许多 改进遗传算法。 人工神经网络的研究自从 20 世纪末?起以来, 理论和应 用两方面都取得了很大进展出现了很多著名的神经网络模型, 如 BP 网络、ART 网络、Boltzman 网络机等[495]。 BP 网络是当前 广泛使用的网络模型之&,已成功地用于模式识别,数据压缩 等领域。 同时人工神经网络与其他传统方法相结合,将惟动人 工智能和信息处理技术不断发展。 近年来,人工神经网络正向 模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、改进遗传 算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的&个重 要方向[697],为人工神经网络的理论研究开6了新的途径。 该文 提出将神经网络(BP 网络)与改进遗传算法相结合,并用于求 解结构优化问题,该方法利用人工神经网络特有的特征提取的 能力辅助、改进、协作遗传算法进行优化,减少不必要的结构分 析,从而提高了优化效率。 2 改进的遗传算法 &般遗传算法如下: 遗传算法 GA kC0 随机选取初始种群 N0 repeat (1)从种群 Nk 中按适应度大小,随机地选取父本种群 Fk; (2)由 Fk 经杂交产生杂交种群 PCk; (3)变异 Pmk 得中间种群 Muk; (4)由父代种群和中间种群共同组成新的种群 Nk+1 Nk+1CFk Muk 人工神经网络与改进遗传算法的协作求解 张 斌1,武广号 2

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