一种实现全父辈交叉遗传算法的神经计算模型

摘要：

该文提出了一种实现二值编码全父辈交叉遗传算法的神经计算模型GAm.GAm将遗传算法的迭代循环结构通过一组由神经元模块所组成的反馈回路实现,并给出了实现二值编码全父辈交叉操作以及突变操作的人工神经元和神经网络拓扑结构.该文通过实验结果验证了GAm的可行性.GAm综合了硬件遗传算法和并行遗传算法的优点,这对于用硬件实现遗传算法,显式地实现遗传算法的内在并行性,提高遗传算法的实时性,拓宽遗传算法应用领域的研究具有积极的意义.

关键词：遗传算法、神经网络、优化计算、并行遗传算法、硬件遗传算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60234020

在线出版日期：2004-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-16,174