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郑志军,郑守淇.进化神经网络中的变异算子研究.软件学报,2002,13(4):726-731
进化神经网络中的变异算子研究
Study on a Mutation Operator in Evolving Neural Networks
投稿时间:2000-09-07  修订日期:2000-11-20
DOI:
中文关键词:  遗传算法  进化  神经网络  启发式变异算子  多样性
英文关键词:genetic algorithm  evolution  neural network  heuristic mutation operator  diversity
基金项目:
作者单位
郑志军 西安交通大学,计算机科学与技术系,陕西,西安,710049 
郑守淇 西安交通大学,计算机科学与技术系,陕西,西安,710049 
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中文摘要:
      针对进化神经网络中遗传算法收敛速度慢和容易早熟这两个难题,提出了一个启发性的变异算子.该算子采用了自适应的变异率和启发式的变异位的选择策略.在多代无进化时,通过提高变异率扩大搜索范围,同时减小变异量进行更细致的搜索.求解XOR问题的实验表明,该算法既具有很快的收敛速度又能自动维持群体的多样性.
英文摘要:
      In order to solve two difficult problems of premature convergence and slow searching speed of genetic algorithms in evolution neural network, a heuristic mutation operator is presented in this paper. Adaptive probability of mutation and heuristic mutation points selected is applied in it. When no evolution appears after many generations, the range of search will be extended by increasing probability of mutation, and a fine search will be started. The experiments of XOR problem demonstrate that the operator has fine adility of speedy convergence and maintains the diversity of the population automatically.
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