基于约束区域神经网络的动态遗传算法
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A Dynamic Genetic Algorithm Based on the Neural Network with Constraints
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    摘要:

    提出一种基于约束区域神经网络的动态遗传算法,将遗传算法的全局搜索和约束区域神经网络模型的局部搜索结合了起来.利用动态遗传算法确定神经网络模型的初始点,同时使用神经网络确定动态遗传算法的适应度函数.该算法具有一定的理论意义和生物意义.与标准的遗传算法相比,缩小了搜索规模,可获得不定二次规划问题更好的近似最优解.

    Abstract:

    In this paper, a kind of dynamic genetic algorithm based on the neural network with constraints is presented, which combines the local searching ability of neural network with the global searching ability of genetic algorithm. The dynamic algorithm is used to decide the initial point of the neural network, and the neural network is employed to decide the fitness of the dynamic genetic algorithm. The proposed algorithm has some theoretical and biological meanings. Compared with the standard genetic algorithm, it can decrease the searching scale and get the approximate solution of quadratic programming problems that are non-definite.

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引用本文

陶卿,曹进德,孙德敏,方廷健.基于约束区域神经网络的动态遗传算法.软件学报,2001,12(3):462-467

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  • 收稿日期:1999-07-20
  • 最后修改日期:1999-12-08
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