神经网络遗传算法的基本原理 遗传算法的基本原理
遗传算法的基本原理是：遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存 ， 优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作 ， 不存在求导和函数连续性的限定，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向 ， 不需要确定的规则 。
【神经网络遗传算法的基本原理 遗传算法的基本原理】遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的 。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法 。该算法通过数学的方式 ， 利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程 。在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的优化结果 。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域 。
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