浅析面向对象技术在遗传算法中的应用

随着面向对象技术应用研究的不断深入,把具有相互关系的一组数据封装在一个对象中进行统一处理的思想已经成为一种非常流行的设计方法.在实践中存在这样一种优化问题:优化变量为一组对象、且同一对象的各属性之间存在着优先级关系,即必须先确定某些属性然后才能确定其余属性,同时不同对象的属性之间也存在着许多复杂约束关系.本文从解决常规的遗传算法的不足着手,提出了面向对象遗传算法的编码策略、遗传策略以及实现方法.     

浅析面向对象技术在遗传算法中的应用

随着面向对象技术应用研究的不断深入,把具有相互关系的一组数据封装在一个对象中进行统一处理的思想已经成为一种非常流行的设计方法。在实践中存在这样一种优化问题:优化变量为一组对象、且同一对象的各属性之间存在着优先级关系,即必须先确定某些属性然后才能确定其余属性,同时不同对象的属性之间也存在着许多复杂约束关系。本文从解决常规的遗传算法的不足着手,提出了面向对象遗传算法的编码策略、遗传策略以及实现方法。     

遗传算法在辅助设计神经网络中的应用

本文论述了遗传算法的基本思想，基本操作及运用过程，并给出了它在辅助设计人工神经网络中的实例。实验结果表明，利用遗传算法技术辅助设计神经网络消除了目前采用的反复试验方法所固有的盲目性和随机性，并能确保得到最佳方案的设计。     

神经网络与遗传算法在传统化工企业中的应用

传统化工企业中产品的配方优化是一个很关键的问题。文章提出了一种新的配方优化方法——人工神经网络和遗传算法方法(ANN-GA)，这是在经验设计和数据处殚领域的一种新方法。     

面向对象的遗传算法工具包及在函数优化中的应用

本文在简要综述遗传算法的基础上，基于面向对象的设计思想，提出了一种可行的遗传算法工具包的实现方案，并详细说明了其中两个基本类，染色体类和进化物种类的结构，最后给这个工具包括函数优化中的应用的例子，并说明其有效性。     

遗传算法在神经网络优化中的应用

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。     

神经网络及遗传算法在径流预报中的应用

提出用遗传算法和BP算法相结合的改进神经网络模型来进行径流预报。即先通过遗传算法对初始权值分布进行优化,在解空间定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法,在这个较小的解空间中搜索出最优解。使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例,以清江鸭子口的实测径流资料为样本进行训练并用以预测该水文站的日径流量。结果表明,该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。     

基于遗传算法的神经网络控制器在导航系统中的应用

目前广泛运用于神经网络中的误差反向传播训练时间较长,且易陷入局部最优。该文首次在遗传算法中使用一种新的个体选择方法,并利用遗传算法和误差反向传播算法相结合训练神经元的连接权值,能够优化控制器性能参数和全局搜索能力,在航向控制系统中的仿真数据显示比单纯误差反向传播算法误差更小。     

遗传算法在人工神经网络中的应用综述

本文介绍正被逐渐广泛应用的新型的、随机性的全局优化方法－遗传算法,系统地讨论了遗传算法在人工神经网络中的主要应用,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极小点的困扰。     

遗传算法在计算机辅助设计中的应用

本文提出了一个基于遗传算法的计算机辅助设计方法,它可以辅助设计师更好地完成概念设计。本研究提供了一个用户接口,让用户为每一个设计方案赋适应度,所以能反映人的喜好。     

联想记忆与人工神经网络

联想记忆是人类记忆的基本方式,本文通过对人类联想记忆的本质及其规律的分析,讨论了如何用人工神经网络的模型来实现这种记忆形式,同时也指出了这种模拟的不足之处及需要解决的问题。     

人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用

用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系，而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试，结果是令人满意的。     

基于改进型遗传算法的神经网络参数优化

针对标准遗传算法的不足，文中提出一种改进型遗传算法，它将标准遗传算法和BP算法有机结合，兼具了标准遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特征，并将其应用于船舶自动舵神经网络控制器的训练中，取得较满意的结果。     

基于神经网络求解游戏关卡问题

随着网络游戏的流行,玩家越来越关注游戏的智能化。本文基于人工神经网络中的BP网络算法建立了一个自动过关模型,此模型根据游戏中的不同环境输入神经元,经过隐含神经的不断学习,输出正确的路径,实验表明此模型能够有效地解决游戏关卡问题,并和遗传算法,情境法进行了对比。     

人工神经网络BP算法的实现

BP网络是一种得到广泛应用的人工神经网络模型.本文简要介绍了BP算法的原理,并给出了其在VC 6.0中的实现方法。     

前馈神经网络权值学习的复合形法

本文介绍一种新的前馈神经网络的随机学习方法，着重讨论该算法的实现，并讨论了将它和ＢＰ算法相结合，从而得到一种非常实用的神经网络学习算法。     

人工神经网络在个人住房贷款信用评价中的应用

个人住房贷款在商业银行的业务中属于高风险的一种,因此,对贷款申请人进行信用评价极为重要。本文运用matlab软件,把人工神经网络与信用评价系统结合起来,贷款申请人的各项指标作为输入值,信用度为输出值,为科学评价个人信用提供了依据。     

基于人工神经网络在模具数控加工中的应用

形状特殊的模具在加工之前,应先根据一些已知条件确定出合理的加工参数,而获得最佳加工参数的途径之一就是用最优化技术对问题求解。由于模具数控加工中加工参数与加工质量之间存在高度的非线性关系,而人工神经网络（Artificial Neural Networks简称ANN）又十分擅长表达输入输出关系不明确的高度非线性关系,故基于ANN的优化设计,是解决模具数控加工技术参数优化的有效途径。