江西理工大学2010届本科生毕业设计（论文）摘要随着科学技术的发展，各学科交叉渗透，利用遗传算法用于解决传统计算所遇到的寻找最优解或准优解显得尤为重要。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。遗传算法经实践证明特别有效的算法。本课题将在对神经网络、遗传算法等进行基础理论研究的前提下，注重对遗传算法的C语言实现进行研究，同时对GA在优化和神经网络训练等方面的应用和实现进行较深入的探讨。本文阐述了将遗传算法用于神经网络权值学习和训练的原理和方法，并详述了神经网络权值学习和训练中遗传算法的具体实现过程。关键词：遗传算法；神经网络；繁殖；交叉；变异；适应度ABSTRACTWiththedevelopmentofscienceandtechnology,infiltratedthevariousdisciplines,thetraditionaluseofgeneticalgorithmsforsolvingencounteredcalculationtofindtheoptimalsolutionorquasi-optimalsolutionisveryimportant.Therefore,thestudycanbeautomaticallyinthesearchprocessandtheaccumulationofknowledgeofthesearchspace,andcanadaptivelycontrolthesearchprocess,therebyyieldingtheoptimalsolutionorthequasi-solvabilityofthegeneralsearchalgorithmhasbeenaremarkablesubject.GAprovenparticularlyeffectivemethod.Thisissuewillbeonneuralnetworks,geneticalgorithmsandbasicpremiseoftheory,focusingontheClanguageimplementationofgeneticalgorithmresearch,whileGAoptimizationandneuralnetworktrainingintheareasofapplicationandimplementationofmorein-depth.Inthispaper,geneticalgorithmneuralnetworkweightlearningandtrainingprinciplesandmethods,anddetailedstudyofneuralnetworkweightsandtraininginthespecificrealizationofgeneticalgorithmKeywords:geneticalgorithm;neuralnetwork;fitness;crossover;mutationbreeding;毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印