1、人工神经网络拓扑结构的进化优化

人工神经网络拓扑结构的进化优化

1 研究背景

1.1 人工神经网络简介

神经学家发现，动物的神经系统（包括大脑）由被称为神经元的微小处理单元组成。每个神经元都是一个活的生物细胞，经过进化，它能够处理电化学信号。尽管大脑中有数百万个神经元，但每个神经元只能处理少量信息。正是这些大量神经元的并行运作，才产生了生物智能的各种属性，包括意识本身。

20世纪40年代，工程师们开始思考能否通过将基于生物神经元的简单电子处理单元连接成网络来创造人工智能，这种网络被称为人工神经网络（ANN）。

1.2 人工神经网络的局限性

虽然人工神经网络在许多领域取得了成功，但它未能实现对生物大脑的逼真模拟。其主要成功领域在于空间模式的识别、重建和分类。导致其成效不如预期的原因有很多，主要包括：
- 大脑中的神经元虽然比计算机或电子电路慢得多，但大脑具有更高的连接性。
- 大脑中的神经元能够向不同方向生长并重新分布，即大脑内的连接具有可塑性。
- 目前对生物神经元的理解还不够全面。
- 尚未找到令人满意的方法来模拟大脑的活动。
- 人工神经系统的活动过于复杂，难以进行建模。
- 目前人工神经网络的设计主要依靠经验或猜测，属于试错过程。

前三个问题主要是由于认知不足或技术限制导致的，难以解决；而后三个问题可以通过本文提出的进化方法来解决。

1.3 进化型人工神经网络的应用

在科学和工程领域应用进化技术是一项较新的创新。生物进化是一种高效的搜索机制，能够为自然界中的生存问题找到良好的解决方案。生物大脑的复杂性和成功得益于生物进化，因此将这些技术