基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用 被引量：1

1

作者 蒋加伏 陈蔼祥 +2 位作者 唐贤瑛 李广琼 李宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期71-74,共4页

文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明... 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。 展开更多

关键词 机器人 种群熵 ga—bp混合优化算法 应用 遗传算法 神经网络 bp算法

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模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法 被引量：8

2

作者 王宏伦 吕庆风 佟明安 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期17-20,共4页

提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表... 提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表明 。 展开更多

关键词 模糊逻辑系统 bp算法 遗传算法 ga算法 混合学习算法 系统辨识

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集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究 被引量：3

3

作者 汪璇 谢德体 +1 位作者 吕家恪 武伟 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期168-171,共4页

针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实... 针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 展开更多

关键词 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 混合学习策略 bp神经网络

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基于GA-BP模型的混合制冷剂天然气液化装置运行参数优化分析 被引量：6

4

作者 刘淼儿 单卫光 +2 位作者 朱建鲁 刘金华 李恩道 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期195-201,共7页

天然气液化装置的制造及施工通常无法与设计参数保持完全一致,这些偏差的累积可能导致装置实际运行状态偏离于设计的最优工况。本文根据混合制冷剂天然气液化装置的实际历史运行数据,通过选择合理的节点,建立了基于BP神经网络的天然气... 天然气液化装置的制造及施工通常无法与设计参数保持完全一致,这些偏差的累积可能导致装置实际运行状态偏离于设计的最优工况。本文根据混合制冷剂天然气液化装置的实际历史运行数据,通过选择合理的节点,建立了基于BP神经网络的天然气液化装置比功耗预测模型;为了提高模型预测的准确性,利用遗传算法(GA)对神经网络的初始权值进行优化,形成了GA-BP模型。根据GA-BP模型,以天然气液化装置的比功耗最小化为目标,对该装置的主要操作参数进行了优化。结果表明,与原设计最优工况下的实测结果相比,采用优化后参数运行的混合制冷剂天然气液化装置比功耗比减小了4.3%,提高了整个装置的运行效率。本文研究的基于GA-BP模型的优化方法可为天然气液化装置的工艺设计与高效运行提供参考。 展开更多

关键词 天然气 液化装置 混合制冷剂 bp神经网络 遗传算法 参数优化

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基于GA-BP混合算法的煤与瓦斯突出强度预测研究 被引量：7

5

作者 位爱竹 王凯 伍永生 《矿业安全与环保》 北大核心 2006年第4期4-6,共3页

在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法... 在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法的特点,将二者结合起来,利用遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成GA-BP混合算法。该算法提高了网络性能,在煤与瓦斯突出强度预测中取得良好效果。 展开更多

关键词 突出强度预测 神经网络 bp算法 遗传算法(ga) ga-bp混合算法

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运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析 被引量：1

6

作者 严祥高 贾小林 朱永兴 《导航定位学报》 CSCD 2023年第5期101-110,共10页

为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算... 为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。 展开更多

关键词 克洛步伽(Klobuchar)模型 遗传算法(ga)-反向传播神经网络(bp) 模型残差 优化

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基于混合粒子群算法优化BP神经网络的机床热误差建模 被引量：11

7

作者 马廷洪 姜磊 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第3期221-224,230,共5页

为了降低机床热误差对主轴加工精度的影响,采用了混合粒子群算法优化BP神经网络结构,并对优化结果进行实验验证.引用了粒子群算法耦合遗传算法,给出BP神经网络结构简图,通过混合粒子群算法优化BP神经网络结构.构造机床热误差优化目标函... 为了降低机床热误差对主轴加工精度的影响,采用了混合粒子群算法优化BP神经网络结构,并对优化结果进行实验验证.引用了粒子群算法耦合遗传算法,给出BP神经网络结构简图,通过混合粒子群算法优化BP神经网络结构.构造机床热误差优化目标函数,采用混合粒子群算法优化目标函数,给出了混合粒子群算法优化BP神经网络流程图.建立BP神经网络热误差预测模型和BP神经网络热误差优化模型,采用三轴立式铣床对两种预测结果进行实验验证.实验结果表明:采用BP神经网络热误差预测模型,机床y轴、z轴预测结果与实验结果偏差最大值分别为6.9μm和6.7μm;采用BP神经网络热误差优化模型,机床y轴、z轴预测结果与实验结果偏差最大值分别为3.3μm和3.5μm.采用混合粒子群算法优化BP神经网络结构,能够提高机床热误差预测精度. 展开更多

关键词 混合粒子群算法 bp神经网络 优化 机床 热误差

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车辆路径问题的混合优化算法 被引量：22

8

作者 汪祖柱 程家兴 +1 位作者 方宏兵 钱付兰 《运筹与管理》 CSCD 2004年第6期48-52,共5页

讨论了一类车辆路径调度问题(VRP)及其数学模型,并且分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,然后结合2-opt局部优化算法提出了GAwith2-opt算法来求解VRP问题,试验结果说明了该算法的有效性和可行性。

关键词 VRP 车辆路径问题 求解 混合优化算法 调度问题 表示 遗传操作 局部优化 遗传算法 ga

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基于BP-HGA的起重机刚性支腿动态优化设计 被引量：8

9

作者 童水光 王相兵 +1 位作者 钟崴 张健 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期122-130,共9页

针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊... 针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊动态罚函数的适应度函数引导遗传算法的搜索方向,寻求刚性支腿隔板、侧板的布置及尺寸最优化,并满足低应力、高固有频率及轻量化的要求.开发了某型号门式起重机刚性支腿多目标动态优化设计系统.应用结果表明,采用该优化方法能够有效地实现起重机刚性支腿的动态结构优化,显著提高了设计质量和效率. 展开更多

关键词 刚性支腿 参数化有限元 bp神经网络 混合遗传算法 动态罚函数 多目标优化设计

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基于粒子群与BP混合算法的神经网络学习方法 被引量：9

10

作者 江丽 王爱平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第A02期13-15,共3页

针对标准BP算法收敛速度慢及易陷入局部极值等问题,提出一种基于粒子群优化与BP混合算法的神经网络学习方法。该方法在网络的训练过程中,同时利用粒子群算法与BP算法进行最优网络权值的搜索,从而既充分利用了粒子群算法的全局搜索性又... 针对标准BP算法收敛速度慢及易陷入局部极值等问题,提出一种基于粒子群优化与BP混合算法的神经网络学习方法。该方法在网络的训练过程中,同时利用粒子群算法与BP算法进行最优网络权值的搜索,从而既充分利用了粒子群算法的全局搜索性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。将该混合学习算法应用于复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络学习算法进行比较。实验结果表明所提的混合学习算法具有较高的收敛精度,且收敛速度更快。 展开更多

关键词 bp算法 粒子群优化算法 优化 函数拟合 混合算法

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基于粒子群BP网络混合算法的边坡稳定性评价 被引量：18

11

作者 胡卫东 曹文贵 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期66-71,共6页

边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒... 边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒子群算法优化BP神经网络模型,实现混合算法,在保持BP网络算法误差反向传播修正权值特点的同时,将网络权值和阈值粒子化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而加快收敛速度和提高收敛精度,避免传统粒子群结合BP网络算法的"早熟"现象;通过与其他算法进行边坡稳定性评价的比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。 展开更多

关键词 边坡稳定性 粒子群算法 bp神经网络 混合算法 优化

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基于混合遗传算法的新型防砂筛管优化设计 被引量：6

12

作者 张建乔 刘永红 +1 位作者 吕广忠 孙业恒 《机械设计》 CSCD 北大核心 2005年第9期20-23,共4页

针对石油割缝筛管的现状,开发出了一种新型复合缝腔割缝筛管。在充分考虑了原油渗透率、流动阻力及使用寿命等因素的基础上,以强度约束为主要约束条件,利用混合遗传算法多目标优化方法,对其参数进行综合优化设计。为提高优化速度,利用... 针对石油割缝筛管的现状,开发出了一种新型复合缝腔割缝筛管。在充分考虑了原油渗透率、流动阻力及使用寿命等因素的基础上,以强度约束为主要约束条件,利用混合遗传算法多目标优化方法,对其参数进行综合优化设计。为提高优化速度,利用有限元方法进行了强度分析,统计出不同参数条件下的应力集中曲线,采用人工神经网络的方法处理数据。 展开更多

关键词 割缝筛管 有限元 优化设计 混合遗传算法 bp神经网络

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基于混合优化算法的空间拦截轨道优化设计 被引量：3

13

作者 高晓光 汤洪 端军红 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1574-1581,共8页

基于改进高斯法(IGM)和遗传算法(GA)的混合优化算法,为解决空间拦截轨道燃料消耗和转移时间的综合最优问题,提出一种空间拦截轨道设计方法.首先,引入牛顿-拉夫逊迭代法对原始高斯法进行改进,解决原始高斯法在解算空间拦截轨道时收敛速... 基于改进高斯法(IGM)和遗传算法(GA)的混合优化算法,为解决空间拦截轨道燃料消耗和转移时间的综合最优问题,提出一种空间拦截轨道设计方法.首先,引入牛顿-拉夫逊迭代法对原始高斯法进行改进,解决原始高斯法在解算空间拦截轨道时收敛速度慢、转移角范围小等问题;接着,给出并证明改进高斯法迭代方程有唯一解的充分必要条件.当给定初始轨道参数时,用此条件判断可否用椭圆轨道进行转移;然后给出转移时间,最大脉冲速度等约束条件,对编码方式进行改进,给出混合优化算法的计算步骤;最后以空间拦截轨道优化问题为例,进行仿真分析.仿真结果表明,与传统优化算法相比,混合优化算法收敛的遗传代数少,耗时短,能够较好地运用于空间拦截轨道的设计. 展开更多

关键词 最优化 空间拦截 高斯法 遗传算法(ga) 混合算法

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PID参数整定的一种混合优化算法 被引量：4

14

作者 付勇智 陈伟 《机械设计与制造》 北大核心 2007年第11期50-51,共2页

PID控制器是工业界应用最广泛的控制策略,参数整定是PID控制器设计的核心内容。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的搜索过程,先利用遗传算法进行全局粗略搜索,再利用数值优化算法得到精确的参数。仿真试... PID控制器是工业界应用最广泛的控制策略,参数整定是PID控制器设计的核心内容。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的搜索过程,先利用遗传算法进行全局粗略搜索,再利用数值优化算法得到精确的参数。仿真试验结果证明提出的混合优化算法是进行PID参数整定的一种有效方法。 展开更多

关键词 PID 参数整定 混合优化 遗传算法(ga)

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基于BP-SA混合优化策略的铁路货运量时间序列预测 被引量：1

15

作者 侯福均 吴祈宗 《铁道运输与经济》 北大核心 2003年第10期51-53,共3页

铁路货运量的时间序列预测可以看为一个从输入到输出的非线性影射。神经网络尤其是BP神经网络,被广泛用于非线性逼近问题。但是,BP算法训练神经网络速度慢、易陷入局部极值。而模拟退火算法(SA)具有很好的全局寻优性。因而提出混合优化... 铁路货运量的时间序列预测可以看为一个从输入到输出的非线性影射。神经网络尤其是BP神经网络,被广泛用于非线性逼近问题。但是,BP算法训练神经网络速度慢、易陷入局部极值。而模拟退火算法(SA)具有很好的全局寻优性。因而提出混合优化策略,即将反向传播算法(BP)和模拟退火算法(SA)结合起来训练神经网络,来实现铁路货运量的时间序列预测。与单纯的BP算法比较,数值计算结果表明BP-SA混合优化策略具有较高的速度和精度。 展开更多

关键词 铁路 货运量 时间序列预测 bp算法 神经网络 bp-SA混合优化策略 反向传播算法 模拟退火算法

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基于BP网络和遗传算法的蜗杆传动优化设计CAD系统 被引量：1

16

作者 贺云花 姚君立 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第12期57-59,共3页

如何将优化方法和CAD建模过程无缝集成在一起是一个急需解决的有重大应用价值的课题。以蜗杆传动优化设计CAD系统的开发为例进行了初步探索。首先介绍了蜗杆传动优化设计的两大关键技术:基于BP网络实现图表的逼近,基于遗传算法求解混合... 如何将优化方法和CAD建模过程无缝集成在一起是一个急需解决的有重大应用价值的课题。以蜗杆传动优化设计CAD系统的开发为例进行了初步探索。首先介绍了蜗杆传动优化设计的两大关键技术:基于BP网络实现图表的逼近,基于遗传算法求解混合离散变量优化问题。然后根据国家最新标准,建立蜗杆传动优化设计的规范化数学模型。最后介绍了Visual Studio 2008环境下采用Pro/Toolkit二次开发Pro/ENGINEER Wildfire 4.0软件开发蜗杆传动优化设计CAD系统的过程。 展开更多

关键词 网络实现 基于遗传算法 蜗杆传动 优化设计 CAD系统 genetic algorithm bp neural networks based optimization design 混合离散变量 PRO/TOOLKIT 优化问题 优化方法 应用价值 无缝集成 数学模型 过程 关键技术 二次开发 CAD建模

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基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断 被引量：6

17

作者 李佰霖 陈昱锐 +2 位作者 褚凡武 付文龙 柯学志 《水电能源科学》 北大核心 2024年第3期216-220,共5页

为提高变压器故障诊断准确率,提出了基于混合采样技术的数据处理方法和改进鲸鱼算法优化BP神经网络的故障诊断模型。首先通过Tomek links和SMOTE对原始数据进行去噪处理及少数类数据样本合成,然后采用Cubic map混沌映射及自适应权重调... 为提高变压器故障诊断准确率,提出了基于混合采样技术的数据处理方法和改进鲸鱼算法优化BP神经网络的故障诊断模型。首先通过Tomek links和SMOTE对原始数据进行去噪处理及少数类数据样本合成,然后采用Cubic map混沌映射及自适应权重调整策略改进鲸鱼算法(WOA),利用改进后的鲸鱼算法优化BP神经网络参数;最后,利用混合采样前后的数据对传统BP神经网络、WOA-BP、CAWOA-BP三种模型进行对比仿真试验。结果表明,使用混合采样后的数据训练模型会使模型故障诊断准确率提高,且CAWOA-BP模型的表现优于传统BP神经网络和WOA-BP模型。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 混合采样 鲸鱼优化算法 bp神经网络

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基于优化算法的天然气脱硫单元能耗优化 被引量：3

18

作者 尹晓云 李佳亿 +5 位作者 文明 岳添漆 游香杨 董栖君 黄征宇 李杨 《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期332-337,共6页

针对天然气净化厂脱硫单元能耗较高的问题,对天然气净化厂脱硫单元能耗优化方法进行研究。基于ASPEN HYSYS软件,建立天然气净化厂脱硫单元数值模拟模型,利用现场数据验证模型的准确性。通过单因素分析确定了胺液循环量、贫胺液进料温度... 针对天然气净化厂脱硫单元能耗较高的问题,对天然气净化厂脱硫单元能耗优化方法进行研究。基于ASPEN HYSYS软件,建立天然气净化厂脱硫单元数值模拟模型,利用现场数据验证模型的准确性。通过单因素分析确定了胺液循环量、贫胺液进料温度及原料气温度对能耗的影响最大,将其作为优化参数建立天然气净化厂脱硫单元能耗最优化模型,采用BP神经网络及GA遗传算法相结合的方法进行优化计算。结果表明,经BP神经网络及GA遗传算法相结合的算法进行优化后,胺液循环量、贫胺液进料温度及原料气温度3个运行参数均得到了优化,将优化后的运行参数运用于现场实际生产后,工艺总能耗由10614.99 kW下降至8297.59 kW,能耗降低了21.83%。 展开更多

关键词 天然气脱硫 ga遗传算法 bp神经网络 能耗优化 HYSYS 数值模拟

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基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化 被引量：5

19

作者 谢科磊 王彪 +1 位作者 郝领斌 石文伟 《机床与液压》 北大核心 2014年第7期67-69,118,共4页

针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成... 针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。 展开更多

关键词 数控铣削 切削参数 混合遗传算法 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 多目标优化

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基于遗传算法BP神经网络的多目标优化方法 被引量：9

20

作者 孙丽 《激光杂志》 北大核心 2016年第8期123-128,共6页

为了解决多目标优化过程中解难以客观评估的问题,提出了基于遗传算法改进BP神经网络的多目标优化方法。首先针对遗传算法的不易收敛,局部最优等缺点,提出了改进的并行混合非劣分类遗传算法,然后将改进的遗传算法与BP神经网络融合,对多... 为了解决多目标优化过程中解难以客观评估的问题,提出了基于遗传算法改进BP神经网络的多目标优化方法。首先针对遗传算法的不易收敛,局部最优等缺点,提出了改进的并行混合非劣分类遗传算法,然后将改进的遗传算法与BP神经网络融合,对多目标问题进行求解,利用遗传算法的全局优化和BP神经网络的局部优化能力,快速有效的解决多目标优化问题。 展开更多

关键词 遗传算法 bp神经网络 多目标优化 混合非劣分类算法

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