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针对进化神经网络中遗传算法收敛速度慢和容易早熟这两个难题,提出了一个启发性的变异算子.该算子采用了自适应的变异率和启发式的变异位的选择策略.在多代无进化时,通过提高变异率扩大搜索范围,同时减小变异量进行更细致的搜索.求解XOR问题的实验表明,该算法既具有很快的收敛速度又能自动维持群体的多样性.
进化神经网络中的变异算子研究
【摘 要】
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针对进化神经网络中遗传算法收敛速度慢和容易早熟这两个难题,提出了一个启发性的变异算子.该算子采用了自适应的变异率和启发式的变异位的选择策略.在多代无进化时,通过提高
【机 构】
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西安交通大学
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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2002年4期
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