神经网络与遗传算法
① 遗传算法跟神经网络之间是什么关系
神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。
1．遗传算法在网络学习中的应用
在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用
(1)学习规则的优化
用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。
(2)网络权系数的优化
用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。
2．遗传算法在网络设计中的应用
用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：
(1)直接编码法
这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。
(2)参数化编码法
参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。
(3)繁衍生长法
这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。
3．遗传算法在网络分析中的应用
遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。
遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。
② 神经网络和遗传算法有什么关系
遗传算法是一种智能优化算法，神经网络是人工智能算法的一种。
可以将遗传算法用于神经网络的参数优化中。
③ 人工神经网络和遗传算法的异同
神经网络是根据实际输出和期望输出的差值来调整权重，最终使输出接近期望输出。
遗传算法是根据假设不停地进化，最终使假设变成真实值。
他们都是可以达到最终的决策目的。
④ hopfield神经网络和遗传算法的不同点
两者不同的地方非常多吖，或者说，两者根本就没有多少相同的。
hopfield网络，基本上是设置了一个机制，使每次能量都下跌。
而遗传算法，则非常的不同，是种群搜索的机制，先初始化一堆的解，然后每次按概述让优秀解进入下一代（注意到，有可能有不优秀的也可以进入，而hopfield是每一代能量都会下跌），下一代再通过交叉和变异等机制，产生新的一代。由于每次竞选下一代都会让优秀的更大概率通过，所以按概率，每一代都会比上一代更优秀 ，就这样，最后进化到中够优秀的一代。
两者同是通过数次跌代，最后趋于稳定。
但两者不同，遗传算法是每一代是一个种群，而hopfield是一个个体。遗传算法每一代允许更差的情况，有助于跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有贪婪算法的味道 ，一般不能跳出局部最优。
这样。
《神经网络之家》
⑤ 什么时候使用遗传算法 vs 什么时候使用神经网络
一个遗传算法 ( GA ) 搜索技术用于计算找到精确或近似优化和搜索问题的解决方案。神经网络是非线性统计数据建模工具。可以用来建模输入和输出之间复杂的关系，或者为数据中的查找模式 。当有一个条目的数量在不同的类中,神经网络可以"学习"分类项还没有"看见"之前。 比如，人脸识别，语音识别。遗传算法可以执行定向搜索解决方案的空间。比如：查找两点之间的最短路径。
⑥ 神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好
没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。
神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。
遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。
模糊算法可将一些难以量化的参数模糊处理，并且算法较简单，尤其是适用于专家经验占主要地位的系统，因为添加一条专家经验只需往规则库里添加一条语句即可。用这种算法要注意区间不能划得太宽，否则算法太不精确。
⑦ 神经网络遗传算法函数极值寻优
对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。本文用神经网络遗传算法寻优如下非线性函数极值，函数表达式为
函数图形如下图1所示。
从函数方程和图形可以看出，该函数的全局最小值为0，对应的坐标为(0,0)。虽然从函数方程和图形中很容易找出函数极值及极值对应坐标，但是在函数方程未知的情况下函数极值及极值对应坐标就很难找到。
神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步，算法流程如下图2所示。
神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络，用非线性函数的输出数据训练BP网络，训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值，通过选择、交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值。
本文根据非线性函数有2个输入参数、1个输出参数，确定BP神经网络结构为2-5-1.取函数的4 000组输入输出数据，从中随机选取3 900组数据训练网络，100组数据测试网络性能，网络训练好后用于预测非线性函数输出。
遗传算法中个体采用实数编码，由于寻优函数只有2个输入参数，所以个体长度为2。个体适应度值为BP神经网络预测值，适应度值越小。交叉概率为0.4，变异概率为0.2。
用函数输入输出数据训练BP神经网络，使训练后的网络能够拟合非线性函数输出，保存训练好的网络用语计算个体适应度值。根据非线性函数方程随机得到该函数的4 000组输入输出数据，存储于data.mat中，其中input为函数输入数据，output为函数对应输出数据，从中随机抽取3 900组训练数据训练网络，100组测试数据测试网络拟合性能。最后保存训练好的网络。
把训练好的BP神经网络预测输出作为个体适应度值。
BP神经网络拟合结果分析
本文中个体的适应度值为BP神经网络预测值，因此BP神经网络预测精度对于最优位置的寻找具有非常重要的意义。由于寻优非线性函数有2个输入参数、1个输出参数，所以构建的BP神经网络的结构为2-5-1。共取非线性函数4 000组输入输出数据，从中随机选择3 900组数据训练BP神经网络，100组数据作为测试数据测试BP神经网络拟合性能，BP神经网络预测输出和期望输出对比如下图3所示。
从BP神经网络预测结果可以看出，BP神经网络可以准确预测非线性函数输出，可以把网络预测近似看成函数实际输出。
遗传算法寻优结果分析 BP神经网络训练结束后，可以利用遗传算法寻找该非线性函数的最小值。遗传算法的迭代次数是100次，种群规模是20，交叉概率为0.4，变异概率为0.2，采用浮点数编码，个体长度为21，优化过程中最优个体适应度值变化曲线如下图4所示。
本文所使用的方法有比较重要的工程应用价值，比如对于某项试验来说，试验目的是获取到最大试验结果对应的实验条件，但是由于时间和经费限制，该试验只能进行有限次，可能单靠试验结果找不到最优的试验条件。这时可以在已知试验数据的基础上，通过本文介绍的神经网络遗传算法寻找最优试验条件。
思路就是先根据试验条件数和试验结果数确定BP神经网络结构；然后把试验条件作为输入数据，试验结果作为输出数据训练BP网络，使得训练后的网络可以预测一定试验条件下的试验结果；最后把试验条件作为遗传算法中的种群个体，把网络预测的试验结果作为个体适应度值，通过遗传算法推导最优试验结果及其对应试验条件。
⑧ 遗传神经网络算法和神经网络算法的区别
最本质的区别可以说是学习方法不同，或者说模型的优化方法不同。
前者应该是基于遗传算法进行网络权值的学习，而后者大都是采用反向传播（BP）算法进行权值学习，而这两种算法差异很大。建议你分别了解：
1）遗传算法
2）反向传播算法
⑨ BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系
这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。