特征值逆问题求解的遗传算法-神经网络方法研究

摘要

研究了基于遗传算法-神经网络集成的特征值反问题求解模型.将问题归结为一个求结构重量最轻并受频率约束的结构优化问题,利用人工神经网络作为结构近似分析器,可获得不同结构尺寸下的结构响应值；利用遗传算法作为寻优工具,可直接利用神经网络提供的离散数值,搜索效率高,获得全局最优解的概率大.数值例子表明了该方法的有效性.