标题：基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络
作者：苏崇宇 汪毓铎
作者单位：北京信息科技大学信息与通信工程学院， 北京 100101
关键字：神经网络，自适应遗传算法，交叉率，变异率，适应度函数
摘要：自适应遗传算法通过在进化过程中自适应调整变异率、交叉率与适应度函数，从而使得进化结果更趋于预期结果，因此被广泛应用于优化过程中。为了提高传统BP神经网络的计算精度，并且改进其易陷入局部极小值等问题，将改进后的自适应遗传算法与BP神经网络相结合，对BP神经网络的权值与阈值进行了优化。使用离散车间绩效评价数据进行仿真验证，通过比较标准BP神经网络、自适应遗传算法优化的BP神经网络以及改进自适应遗传算法优化的BP神经网络的计算误差，验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的方法性能更优，学习能力更强。