自适应度遗传算法改进

“是一种增强型遗传算法，通过自适应调整遗传参数来提高算法的精度和收敛速度。

遗传算法（GA）是由密歇根大学的JohnGolland在美国。它是一种基于自然选择和遗传机制的随机、迭代、可扩展且广泛适用的研究方法。

要观察遗传算法的神经网络误差曲线优化，可以按照以下步骤进行。.定义适应度函数：在遗传算法中，适应度函数一般用来衡量个体（神经网络）的质量。

遗传算法一旦计算错误到一定程度，就从定义上进行定义。区间的角度和优化解的角度改变步长研究，进一步加速收敛。

关键词：遗传算法；参数；优化0简介我们。改进的十进制遗传算法、了解水文地质条件并根据抽水试验数据反演水文地质参数是水文地质计算的基本问题