本资源是关于神经网络与遗传算法在非线性函数优化中的matlab仿真研究，探讨了它们在函数极值寻优中的应用。主要包括BP神经网络的训练拟合和遗传算法的极值寻优过程。
神经网络与遗传算法在非线性函数优化中的应用
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初始化种群：随机生成一组神经网络权重和偏置。
评估适应度：通过训练神经网络并计算误差来评估每个个体的适应度。
选择、交叉与变异：使用遗传算法的选择、交叉与变异操作生成下一代。
重复步骤2-3，直到达到预定的停止条件。
最终，优化后的神经网络可用于更精确的预测和分类任务。
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