改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用

• 作者: 张有伟 李孝忠
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 自适应
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 64-67
• 分类号: TP183
• 字数: 3349字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6510.2010.04.016

摘要

针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李孝忠	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	29	143	6.0	10.0
2	张有伟	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	18	1.0	1.0