【摘 要】
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遗传算法（GA）和BP神经网络是广泛应用的两种优化算法,但均存在着一定的不足,遗传算法的局部搜索能力有所欠缺,存在早熟收敛的风险;而BP神经网络内部结构单一,容易操作,但是收敛过程较慢,并且很容易在多层网络中陷入局部最优。遗传算法-反向传播神经网络（GA-BP）算法充分利用了遗传算法和BP神经网络的优点,克服两种算法的不足,已达到较好的优化效果,已经被广泛应用到实际问题中,但该算法同样具有收敛速度
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遗传算法（GA）和BP神经网络是广泛应用的两种优化算法,但均存在着一定的不足,遗传算法的局部搜索能力有所欠缺,存在早熟收敛的风险;而BP神经网络内部结构单一,容易操作,但是收敛过程较慢,并且很容易在多层网络中陷入局部最优。遗传算法-反向传播神经网络（GA-BP）算法充分利用了遗传算法和BP神经网络的优点,克服两种算法的不足,已达到较好的优化效果,已经被广泛应用到实际问题中,但该算法同样具有收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优不精确等缺点。本文提出了改进型的GA-BP算法。受生成对抗网络的启发,提出种群竞争机制以提高遗传算法的搜索能力,其可以确保整个种群的快速优化,避免过早收敛的风险,提高算法的稳定性;根据适应度地形的特点,优化了BP神经网络的学习率,使其可以自适应地变化,有效提高了网络收敛速度,降低了时间成本。通过实验验证,得到改进型GA-BP算法在收敛速度、跳出局部最优以及寻优精度等方面的性能要明显的优于原始的GA-BP算法。主要研究工作及成果总结如下:第一章简单介绍了遗传算法和BP神经网络的研究背景、算法流程以及算法的优缺点,并且介绍了GA-BP算法的研究现状,对GA-BP算法的流程进行了描述。第二章首先详细介绍了适应度地形的相关背景,并简单的描述了适应度-距离图;分析了GA-BP算法的数学模型,并利用适应度地形来分析遗传算法和GA-BP算法的地形特征,将两者得到的适应度地形进行对比,得出GA-BP算法可以改进的方面。第三章针对遗传算法过度依赖初始值这一缺陷,提出种群竞争机制,对遗传算法初值的选取进行优化,提升了算法的寻优能力;针对BP神经网络在收敛速度上较慢的这一缺点,根据适应度地形的特征进行分析,提出BP神经网络的自适应学习率调整公式,解决了网络收敛较慢的这一问题。第四章利用测试函数来验证本文改进算法的有效性,根据函数具有的属性选定不同的评价标准,对实验结果进行相关分析后得到改进算法的特点:（1）改进GA-BP算法具有较强的能力跳出局部最优,有更大的可能性找到全局最优;（2）改进GA-BP算法具有更快的网络收敛速度和更少的时间开销;（3）改进GA-BP算法对多峰函数具有鲁棒性。第五章探讨了调整神经元个数对于改进算法稳定性的影响,利用多峰函数进行实验,得到调整神经元个数对改进算法稳定性影响的结论:单独改变神经元数量对算法稳定性的影响没有明显的规律性。第六章对本文内容进行了总结,并提出了接下来的研究方向。
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