多种群并行进化神经网络的研究及应用

作     者：林丽莉 冯天瑾 周文晖 郑宏伟 

作者机构：青岛海洋大学电子工程系青岛266003 中国计量学院自动化系杭州310034 颐中烟草(集团)技术中心开发二室青岛266021 

出 版 物：《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 (Journal of Ocean University of Qingdao)

年 卷 期：2002年第32卷第2期

页      面：312-318页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家 8 6 3/ CIMS课题 ( 86 3-5 1 1 -91 0 -1 4 1 ) 

主　　题：多层前馈神经网络 多种群并行遗传算法 多种群并行进化神经网络 浮点数编码 人工神经网络 

摘      要：提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。