為什麼要用遺傳算法

遺傳算法在很多領域都得到應用從神經網絡研究的角度上考慮，最關心的是遺傳算法在神經網絡的應用。

在遺傳算法應用中，應先明確其特點和關鍵問題，才能對這種算法深入瞭解，靈活應用，以及進一步研究開發。一、遺傳算法的特點

1．遺傳算法從問題解的中集開始嫂索，而不是從單個解開始。這是遺傳算法與傳統優化算法的極大區別。傳統優化算法是從單個初始值迭代求最優解的容易誤入局部最優解。遺傳算法從串集開始搜索，覆蓋面大，利於全局擇優。

2．遺傳算法求解時使用特定問題的信息極少，容易形成通用算法程序。由於遺傳算法使用適應值這一信息進行搜索，並不需要問題導數等與問題直接相關的信息。遺傳算法只需適應值和串編碼等通用信息，故幾乎可處理任何問題。

3．遺傳算法有極強的容錯能力遺傳算法的初始串集本身就帶有大量與最優解甚遠的信息通過選擇、交叉、變異操作能迅速排除與最優解相差極大的串這是一個強烈的濾波過程並且是一個並行濾波機制。故而，遺傳算法有很高的容錯能力。

4．遺傳算法中的選擇、交叉和變異都是隨機操作，而不是確定的精確規則。這説明遺傳算法是採用隨機方法進行最優解搜索，選擇體現了向最優解迫近，交叉體現了最優解的產生，變異體現了全局最優解的覆蓋。

5．遺傳算法具有隱含的並行性