实值编码遗传算法 (RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间 ,较好地解决了二进制编码遗传算法 (BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题 ;给出了改进的交叉和变异操作算子 ..
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由于动态神经网络结构及权值确定困难，采用二进制与实数编码相结合的联合编码，用遗传算法优化得到神经网络结构及对应权值。
To rise above the difficulty of determining NN's structure and weights, the GA optimization algorithm is used to get them by combining binary encoding with real encoding.
实验中同时对遗传算法中的二进制编码和实数编码两种编码方式的性能优缺点也进行了相应分析。
In the experiments, we also analyze the advantages and disadvantages of real coding and binary coding used by Genetic Algorithms.
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