基于遗传算法的神经网络控制器在导航系统中的应用

摘要

目前广泛运用于神经网络中的误差反向传播训练时间较长,且易陷入局部最优[1].该文首次在遗传算法中使用一种新的个体选择方法,并利用遗传算法和误差反向传播算法相结合训练神经元的连接权值,能够优化控制器性能参数和全局搜索能力,在航向控制系统中的仿真数据显示比单纯误差反向传播算法误差更小.