遗传算法在神经网络控制中的应用与实现_杨国军

资 源 简 介

遗传算法在神经网络控制中的应用与实现_杨国军

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化方法，在神经网络控制领域展现出独特的优势。本文基于杨国军的研究成果，探讨了遗传算法与神经网络结合的典型应用场景和实现方法。

在控制系统设计中，遗传算法主要发挥三个方面作用：首先是通过选择、交叉和变异操作优化神经网络权重，避免传统梯度下降法陷入局部最优；其次是自动调整网络拓扑结构，动态增减隐藏层神经元数量；最后是作为自适应控制器，实时调整神经网络参数以适应环境变化。

实现过程中需要特别关注三个技术细节：适应度函数的设计直接影响优化方向，通常结合控制误差和系统稳定性指标；编码方案决定了参数表达效率，浮点编码比二进制编码更适用于连续型控制参数；精英保留策略能防止优质解在进化过程中丢失。

这种混合智能控制方法在机器人路径规划、工业过程控制等领域取得了显著效果，其核心价值在于将神经网络的非线性映射能力与遗传算法的全局搜索特性相结合，为复杂系统的智能控制提供了新思路。未来发展方向包括多目标优化框架的完善以及与其他智能算法的融合应用。