【導(dǎo)讀】遇到的尋找最優(yōu)解或準(zhǔn)優(yōu)解顯得尤為重要。因此，研究能在搜索過程中自動獲得。有解的通用搜索算法一直是令人矚目的課題。遺傳算法經(jīng)實踐證明特別有效的算。本課題將在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等進(jìn)行基礎(chǔ)理論研究的前提下，注重對遺。實現(xiàn)進(jìn)行較深入的探討。本文闡述了將遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的。盡我所知，除文中特別加。究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文。不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位。印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。

　　

【正文】 /*用于檢驗的樣本數(shù) */ double w_h_i[HN][IN+1]。 /*輸入層到隱層權(quán)值 */ double w_o_h[HN+1][OUT]。/*隱層到輸出層權(quán)值 */ double o_o[SIZE][OUT]。 /*樣本網(wǎng)絡(luò)輸出值 */ /********** 用戶數(shù)據(jù)定義 ************/ define length 10 /*編碼長度 */ define chromlength 10*21 /*染色體長度 */ long DecodeNum[JD]。 double pc=。 /*交叉概率（ ） */ double pm=。 /*變異概率（ ） */ double B=。 int pop=40。 /*群體大?。?20100） */ int maxgeneration=1000。 /*最大遺傳代數(shù)（ 100500） */ /********** 全局變量定義 ************/ int generation。 /*當(dāng)前遺傳代數(shù) */ int best_index。 /*當(dāng)代最佳染色體序號 */ int worst_index。 /*當(dāng)代最差染色體序號 */ struct individual /*個體結(jié)構(gòu)定義 */ {char chrom[chromlength+1]。 /*個體染色體編碼 */ double value。 /*個體目標(biāo)值 */ double fitness。 /*個體適應(yīng)度 */ }。 struct individual bestindividual。 /*當(dāng)代最佳個體 */ struct individual worstindividual。 /*當(dāng)代最差個體 */ struct individual currentbest。 /*目前最佳個體 */ struct individual population[popsize]。/*群體數(shù)組 */ /********** 訓(xùn)練樣本結(jié)構(gòu)及處理系數(shù) ************/ double XS=。 /*樣本處理系數(shù) */ struct samples {float in_sign[IN]。 /*樣本輸入數(shù)組 */ float tch_sign。 /*樣本輸出值 */ }samp[SIZE]= { {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, {,},{,},{,},{,},{,}, 江西理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） {,},{,},{,},{,},{,}}。 /********** 全局函數(shù)定義 ************/ void initialpopulation(void)。 /*群體初始化 */ void nextpopulation(void)。 /*產(chǎn)生下代群體 */ void evaluatepopulation(void)。 /*群體評估 */ long decodechromosome(char * ,int,int)。 /*解碼 */ void objectvalue(void)。 /*目標(biāo)值計算 */ void fitnessvalue(void)。 /*適應(yīng)度計算 */ void findbestandworstindividual(void)。 /*尋找最佳和最差個體 */ void performevolution(void)。 /*利用 最優(yōu)保存策略 （ Elitist Model)優(yōu)化進(jìn)化 */ void selectionoperator(void)。 /*選擇算子 */ void crossoveroperator(void)。 /*交叉算子 */ void mutationoperator(void)。 /*變異算子 */ void outputtextreport(void)。 /*當(dāng)代進(jìn)化情況報告 */ void SampleChang(void)。 /*樣本轉(zhuǎn)化 */ void GetW(void)。 /*權(quán)值的獲得 */ void NetOut(void)。 /*樣本網(wǎng)絡(luò)輸出 */ void check(void)。 /*結(jié)果檢驗 */ double sigmoid(double)。 /*Sigmoid 函數(shù)定義 */ /********** 主函數(shù) ************/ main() { double sum。 int i。 SampleChang()。 do { sum=。 generation=0。 initialpopulation()。 evaluatepopulation()。 for(i=0。ipop。i++) sum += population[i].fitness。 }while(sum==)。 while(generationmaxgeneration) { generation++。 if(==) B=3。 nextpopulation()。 evaluatepopulation()。 if (=) break。 performevolution()。 江西理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） outputtextreport()。 } getch()。 check()。 getch()。 } /********** 樣本處理函數(shù) ************/ void SampleChang(void) { int i。 for(i=0。iSIZE。i++) { samp[i].tch_sign /= XS。 } } /********** 權(quán)值的獲得 ************/ void GetW(void) { int i,j。 int s=0。 for(j=0。jHN。j++) { for(i=0。i=IN。i++) { w_h_i[j][i]=*DecodeNum[s]/。 s++。 } for(i=0。iOUT。i++) { w_o_h[j][i]=*DecodeNum[s]/。 s++。 } } for(i=0。iOUT。i++) { w_o_h[HN][i]=*DecodeNum[s]/。 s++。 } } /********** 網(wǎng)絡(luò)輸出計算 ************/ void NetOut(void) { int i,j,l。 double 。 江西理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） double o_h[SIZE][HN]。 for(i=0。iSIZE。i++) { for(j=0。jHN。j++) { =。 for(l=0。lIN。l++) =+samp[i].in_sign[l]*w_h_i[j][l]。 =+w_h_i[j][IN]。 o_h[i][j]=sigmoid()。 } for(j=0。jOUT。j++) { =。 for(l=0。lHN。l++) =+o_h[i][l]*w_o_h[l][j]。 =+w_o_h[HN][j]。 o_o[i][j]=sigmoid()。 } } } /********** 變形的 Sigmoid 函數(shù) ************/ double sigmoid(double z) { double zout。 zout=(exp(z)exp(z))/(exp(z)+exp(z))。 /*zout=(1+exp(z))。 */ return(zout)。 } /********** 群體初始化函數(shù) ************/ void initialpopulation(void) { int i,j。 randomize()。 for(i=0。ipop。i++) { for(j=0。jchromlength。j++) population[i].chrom[j]=(random(10)5)?39。039。:39。139。 population[i].chrom[chromlength]=39。\039。 } } /********** 產(chǎn)生下一代群體 ************/ void nextpopulation(void) 江西理工大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） { selectionoperator()。 crossoveroperator()。 mutationoperator()。 } /********** 群體的評價 ************/ void evaluatepopulation(void) { objectvalue()。 fitnessvalue()。 findbestandworstindividual()。 } /********** 編碼解碼 ************/ long decodechromosome(char *string,int point,int leng) { long decimal=0L。 char *pointer。 int i。 for(i=0,pointer=string+point。ileng。i++,pointer++) { decimal += (*pointer39。039。)(leng1i)。} return(decimal)。 } /********** 目標(biāo)值計算 ************/ void objectvalue(void) { int i,h,j,s。 double o=。 double out[SIZE]。 for(i=0。iSIZE。i++) for(j=0。jOUT。j++) o_o[i][j]=0。 for(h=0。