遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

遗传算法基本的操作分为：

1.选择操作

2.交叉操作

3.变异操作

遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。

遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示：

遗传算法实现：遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。

遗传算法主函数流程为：

步骤一：随机初始化种群

步骤二：计算种群适应度值，从中找出最优个体

步骤三：选择操作

步骤四：交叉操作

步骤五：变异操作

步骤六：判断优化是否结束，若否，则返回步骤二