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遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法模拟生物遗传和进化在自然情况下的过程。

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遗传算法是自适应全球最优概率搜索算法模拟生物遗传和进化在自然情况下的过程。遗传算法属于并行搜索与高效率和快速的搜索速度。它需要不微分系数的对象功能,拓宽了对象功能的要求。此外,它属于随机搜索优化过程中的性质,这已不是问题的局部收敛。所以我们可以只使用上述优点的 GA 征服局限性的 BP 算法 (慢收敛速度和局部收敛) ;与此同时,作为 GA 是有某些程度的盲目性和概率的随机搜索优化过程,它经常发现临近在短时间内的为全局最优解的近似最优解决甚至未能找到全局最优解的最佳点附近搜索。与 BP 算法相结合遗传算法和使用 BP 算法的梯度信息后就可以避免这种情况。

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基因算法是模仿生物遗传和演变的过程一个自能适应的全球性优选的机率搜索算法在自然情况。基因算法属于与高效率和快速的速度的并行查找搜寻。它不需要导数对象作用,扩展对象作用的要求。其外,它属于任意搜寻的优化过程本质上,没有地方汇合的问题。

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基因算法是模仿生物遗传和演变的过程一个自已能适应的全球性优选的机率搜索算法在自然情况。 基因算法属于并行查找以高效率和快速的速度搜寻。 它不需要对象作用导数,扩展对象作用的要求。 其外,它属于任意搜寻的优化过程本质上,没有地方汇合的问题。 如此我们可以在GA之上的好处使用征服BP算法缓慢的汇合速度 (和地方汇合的局限); 其时,因为GA是一个任意搜寻的优化过程以某些程度盲目性和可能性,它经常发现在短期临近全球性最佳方案的近似最佳方案,或者不发现全球性最佳方案甚而搜寻在优选的点附近。 这些案件可以在结合GA与BP算法和使用BP算法的梯度信息以后被避免。
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