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Genetically generated neural networks. II. Searching for an optimal representation

機譯：遺傳產生的神經網(wǎng)絡。二。尋找最佳代表

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Genetic algorithms (GAs) make use of an internal representation of a given system in order to perform optimization functions. The actual structural layout of this representation, called a genome, has a crucial impact on the outcome of the optimization process. The author reports the effects of different internal representations in a GA, which generates neural networks. A second GA was used to optimize the genome structure. This structure produces an optimized system within a shorter time interval. The work represents a first step in genetically aided system design and self optimization.
機譯：遺傳算法（GA）利用給定系統(tǒng)的內部表示來執(zhí)行優(yōu)化功能。這種表示形式的實際結構布局（稱為基因組）對優(yōu)化過程的結果具有至關重要的影響。作者報告了遺傳算法中不同內部表示的影響，遺傳算法生成了神經網(wǎng)絡。第二遺傳算法用于優(yōu)化基因組結構。這種結構在較短的時間間隔內產生了優(yōu)化的系統(tǒng)。這項工作代表了遺傳輔助系統(tǒng)設計和自我優(yōu)化的第一步。

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