基于遗传算法和神经网络的充填材料配比优化研究

的意义，在进行拟合的时候要寻找最优BP网络结果，然后进行遗传算法寻优计算。遗传算法中个体采用实数编码，由于试验配比只有两个输入参数，所以个体长度为2，迭代次数是100次，种群规模是20，个体适应度值为BP神经网络预测值，适应度值越大，个体最优，交叉概率为0.2，变异概率为0.1。经过遗传
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