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将误差反向传播算法（BP算法）以一个算子的形式融入到遗传算法中，以提高遗传算法的优化性能。其基本思路是：在遗传算法收敛速度放慢时启用BP算子，把新一代群体作为BP算子的初始值再用BP算法训练网络，这样交替运行BP算法和遗传算法，直到达到问题要求的精度。通过对4例实验函数的优化，证明了混合遗传算法具有良好的收敛性和稳定性。实验对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析，结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度方面都有了很大的改进。