简要介绍人工神经网络的主要功能、突出特点和潜在的应用瓶颈,然后提出遗传算法[GA],探讨两者结合的可能性。以网络为例,结合自适应遗传算法[AGA]构造了基于遗传算法的BP网络用于解决TSP问题,并取得了很好的效果。

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《现代电子技术》 0 2年第1期总第 1 3期 20 2 4 收稿日期：2 0— 9— 2 0 2 0 1

人工神经网络与遗传算法结合的研究 St d n Co b n n r i i i lN e r lN e w o ks a e tc Al o ih s u y o m i i g A tfc a u a t r nd G ne i g r t m

杨朋林 (四川大学成都

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摘要：简要介绍人工神经网络的主要功能、突出特点和潜在的应用瓶颈，然后提出遗传算法[ GA],探讨两者结

合的可能性。以网络为例，结合自适应遗传算法 F GA]构造了基于遗传算法的 B A P网络用于解决 T P问题，并取得了 S 很好的效果。

关键词：人工神经网络；遗传算法 ( A)自适应遗传算法 ( A) G; AG

人工神经网络的兴起源自于人类对自身的模仿。1 4 9 3年首先提出神经元的数学模型，随后提出学习算法兴

起了神经网络的研究，而且逐渐地从功能模拟为目标转向基于知识处理的知识工程，这仿佛为人工智能的实现带来了希望。神经网络具有大规模并行运算，分布式存贮和处理，自适应、自组织和自学习能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题[。要应用领域有：音识别、像识别与 1主]语图理解计算机视觉智能机器人、故障检测、语言翻译、决策优化、物资调运、智能接口等等。但实际情况不容乐 观，知识获取的瓶颈始终困绕着人们，问题求解的规模与灵活性、人机交互能力和系统可扩展性等方面都受到阻制，而作为工程实用性考虑，神经网络的学习过程始终存在收敛时间过长、鲁棒性差等问题，这严重制约了神经网络在实际工程中的应用[] 2。 2遗传算法

遗传算法 ( GA)是 Holn l d由教授 1 7年首先提出的优化随机搜索算法[] a 95 4,他借鉴自然界优胜劣汰的遗传机 制，模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异操作，采用概率化的寻优方式，自适应的获取和

指导优化方向和空间。 遗传算法的兴起同样源于人类对自然界及自身的进化过程的模仿，基本基于优胜劣汰法则，对初始种群进行繁殖其实质是一个寻优算法，但由于其全局寻优性强、鲁棒性好速度快、效果明显而被广泛采用。不必抛弃过去的特别是自适应调整及交叉，变异概率的自适应遗传算法其特点更为突出。由于采用多点并行搜索，降低

了陷入局部最优解的可能性。搜索进化过程算法简单、鲁棒性强，广泛应用于优化组合、模式识别、信号处理、 和■■和■■和和和和和和和和和和和扣和和和和和和和和和和和和和和和和 和和和和和和和扣和和和和和和和和

应用开发机会。这也让 Dep i lh创新的应用开发舞台不断 继续下去。

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De p 7 St di t l hi u o Da a She t Bo l n fwa e e . r a d So t r Cor or ton, USA, 20 2 p ai 0

参考文献

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[ 1]

D lh 7 tdo ep i S i u Hep B r n S f r l. ol d ot e a wa Co p r t n, US, 2 0 r oai o A 02

A b t a: Bo l d s r ct ran De p s a powe f, hi l hii r ul gh— p o r duc i t RA D . Fis i t o tviy r t n r duc s is ev l m e e t d e op nt, t n m a nl s us e he i y dic s s

s me De p i7 St d o.t e f s o l h u i h i tRAD f r. r o NET .s f wa e d v l p n e h o o i s o t r e eo me tt c n l g e .W i l h t d o.d v l p r a r a e t De p i7 S u i h e e o e sc n c e t e ele t e e prs ol i ha s c os - pl to m . xc l n nt r ie s uton t t i r s- afr Ke ywo ds: De ph r l i7; R A D; c

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作者简介王维男 .西安交通大学电气学院研究生 .主要研究方向为电子测量领域的软件开发。 张克农男 .西安交通大学电气学院副教授 .主要研究方向为网络化的可靠性试验与测试。 1 05