遗传算法与模拟退火算法在神经网络优化中的性能分析

• 作者: 孙丽平 曹军 胡昆仑 苏建民
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 神经网络 优化 遗传算法 模拟退火 全局搜索
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 页码范围: 26-28
• 页数: 3页
• 分类号: O224
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2002.06.007

摘要

神经网络有以任意精度逼近未知函数的能力,所以被广泛应用于各种领域中.目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation, BP),但是BP的全局搜索能力很有限,而全局搜索方法是神经网络优化问题很有潜力的办法.文中研究了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),并且比较了它们在神经网络优化中的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹军		133	1090	17.0	23.0
2	胡昆仑		5	84	4.0	5.0
3	苏建民		2	34	2.0	2.0
4	孙丽平		1	30	1.0	1.0