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BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单,可调整的参数多,训练算法也多,而且可操作性好,BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计,有80%

该算法,解决了不收敛的问题,聚类效果非常好(效果图如附件图片所示)。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进,在基本遗传算法的基础之上,加入了变异因子,产生变异,从而更快的收敛。

精通matlab及最优化处理一书中第十四章遗传优化算法的matlab源程序，包含原始的遗传算法程序和六种改进程序，程序列表为

多目标粒子群拥挤距离（多目标优化）。；求解多目标优化问题（MOPS）已经被人类在许多不同领域的持续努力，包括计算机科学，工程， ；粒子群优化算法，算法简单，可用于多目标优化

本程序是利用遗传算法优化BP神经网络，在算法精确度上要比单纯运用BP神经网高，程序分为三个文件，ga_bp是主文件，其他两个是相关函数文件，只需要放到一个文件夹中即可运行。