『壹』 神经网络和遗传算法有什么关系
遗传算法是一种智能优化算法，神经网络是人工智能算法的一种。
可以将遗传算法用于神经网络的参数优化中。
『贰』 如何用神经网络遗传算法求极值
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可以先用matlab神经网络工具箱训练网络,当网络训练好之后,把网络存起来.
然后编写遗传算法,你知道,遗传算法是每代不断迭代的,然后每代会根据适应度决定是否进入下一代,这里的适应度你就用sim(net,x)得到的值的倒数(或者类似的)作为适应度,然后其它就和遗传算法没什么两样了.最后得到的最优解, 就是网络的最优解. 也就是你要的结果了.
不过兄弟,这想法很牛B,很值得鼓励这样的想法.但我不得不说两句,从实际角度来说,这样的实现没有太大的意义. 你的目的就是想从数据中找到Y最小的时候,X的什么值, 但数据上毕竟只是数据,不管你怎么绕,透露出来的信息还是有限的,不管怎么绕,其实数据能提供最大限度的信息就是:在Y=10.88时,即X1=25,X2=24....X6=1.5时,Y是最小值的, 这是数据能提供的最大限度的信息,你再怎么绕, 其实当你懂得神经网络的深层原理时,你会发现,你的方案并没能挖掘出更优的解(因为数据的信息是有限的),这只是把自己绕晕了
不过能有这样的想法,兄弟肯定是个学习的好材料,加油.
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『叁』 遗传算法优化概率神经网络的matlab代码
原理大概是，设置一个初始种群，种群里的个体就是平滑因子，经过遗传算法的选择、回交叉、变异后，逐渐找答到一个最佳的spread，即为最终结果。
附件是一个GA-BP算法的程序，虽然不同，但是原理是相近的，可以参考。
遗传算法的基本运算过程如下：
a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
『肆』 遗传算法跟神经网络之间是什么关系
神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。
1．遗传算法在网络学习中的应用
在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用
(1)学习规则的优化
用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。
(2)网络权系数的优化
用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。
2．遗传算法在网络设计中的应用
用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：
(1)直接编码法
这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。
(2)参数化编码法
参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。
(3)繁衍生长法
这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。
3．遗传算法在网络分析中的应用
遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。
遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。
『伍』 关于神经网络，蚁群算法和遗传算法
神经网络来并行性和自适应性很强，应源用领域很广，在任何非线性问题中都可以应用，如控制、信息、预测等各领域都能应用。
蚁群算法最开始应用于TSP问题，获得了成功，后来又广泛应用于各类组合优化问题。但是该算法理论基础较薄弱，算法收敛性都没有得到证明，很多参数的设定也仅靠经验，实际效果也一般，使用中也常常早熟。
遗传算法是比较成熟的算法，它的全局寻优能力很强，能够很快地趋近较优解。主要应用于解决组合优化的NP问题。
这三种算法可以相互融合，例如GA可以优化神经网络初始权值，防止神经网络训练陷入局部极小且加快收敛速度。蚁群算法也可用于训练神经网络，但一定要使用优化后的蚁群算法，如最大-最小蚁群算法和带精英策略。
『陆』 基于遗传算法的神经网络都有哪些初始参数要设置，怎么设置
神经层数，每层的神经元个数，神经元的类型、学习方式。
下面是一个用C#实现封装的库，有详内细的容解释和调用方法。
http://franck.fleurey.free.fr/NeuralNetwork/