利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

基于模拟退火遗传算法的网络优化应用研究苏艳刚（武汉船舶职业技术学院，湖北武汉430050）摘要：文章主要对在校园网络优化中的应用加以研究，以降低全网通信负荷和网络延迟为目标，对树形交换式以太网进行网络划分，对网络设备基于通信关系将划分到所设计的拓扑结构进行最优确定，实现全终端网络的遗传优化布置，从而进一步提高模拟退火遗传算法在实际网络优化工程中的应用。

关键词：遗传算法；网络优化；编码中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1673-1131（2016）09-0006-03Application of network optimization based on simulated annealing genetic algorithmSu Yangang(Wuhan Institute of Shipbuilding Technology,Hubei Wuhan,430050)Abstract:This paper mainly on the application in the campus network optimization research to reduce the network communica-tion load and network delay as the goal,to tree exchange Ethernet network division,network equipment based on communica-tion between will be divided into topological structure of the designed optimal determination,implementation of all terminal net-work of genetic optimization layout,so as to further improve the simulated annealing genetic algorithm in the actual network optimization in engineering application.Key words:genetic algorithm;network optimization;coding1概述随着校园网络对系统应用的深入和应用范围的日渐扩大，在使用的过程会逐渐暴露出一些问题。

模拟退火算法在神经网络训练中的应用随着人工智能技术的发展，神经网络成为了一种最常用的人工智能算法。

神经网络通过训练大量的数据来提高其识别和推理能力，但是神经网络训练需要大量的计算资源和时间。

模拟退火算法作为常用的优化算法之一，可以被应用于神经网络训练过程中，以提高神经网络训练的效率和准确性。

本文将介绍模拟退火算法在神经网络训练中的应用。

一、神经网络训练的难点神经网络作为一种模拟人脑的计算模型，具有强大的模式识别和特征提取能力。

但是，神经网络的训练过程比较复杂，需要大量的计算资源和时间。

具体来说，神经网络的训练需要满足以下几个难点：1. 数据量问题：神经网络训练需要使用大量的数据进行学习和调整，而这些数据往往需要从海量数据中选取，这就需要耗费大量的时间和计算资源。

2. 训练复杂度问题：神经网络训练需要不断地调整神经元之间的权重和偏置，这个过程是一个非常复杂的优化过程，需要寻找最优的权重和偏置，这个过程会受到极端值和局部最优解的影响，需要大量时间和计算资源进行优化。

3. 训练时效性问题：神经网络的训练需要满足实时性和迭代性，而这个过程需要保证效率和精度，在不断地迭代中，需要快速地调整神经网络权重和偏置，这也需要优化算法来辅助。

因此，神经网络训练需要一个高效的优化算法来帮助其解决以上难点问题。

模拟退火算法成为了一种常用的优化算法，被广泛应用于各种优化问题中。

二、模拟退火算法原理模拟退火算法是一种常用的优化算法，其基本原理是将一个系统由高能态向低能态演化，从而寻找最优解。

在寻找最优解的过程中，模拟退火算法可以跳出局部最优解，从而找到全局最优解。

具体来说，模拟退火算法中有三个关键因素：初始温度、温度下降率和接受准则。

其中，初始温度用来控制算法开始时的搜索范围，温度下降率决定了算法在搜索中逐渐降温，控制搜索的范围。

接受准则用来决定是否接受新解，从而得出更好的解。

通过这三个关键因素的组合，模拟退火算法可以在一个搜索空间内寻找最优解。

计算机与现代化2011年第6期JIS UAN JI YU X IAN DA I H UA总第190期文章编号:1006-2475(2011)06-0091-04收稿日期:2011-03-03作者简介:吕琼帅(1985-),男,河南平顶山人,郑州大学信息工程学院硕士研究生,研究方向:神经网络;王世卿(1951-),男,河南郾城人,教授,博士生导师,研究方向:数据挖掘,并行计算。

基于遗传模拟退火算法优化的BP 神经网络吕琼帅,王世卿(郑州大学信息工程学院,河南郑州450002)摘要:在研究标准BP 神经网络的基础上,针对其存在的收敛速度慢、且容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种采用数值优化的方法来改进BP 网络性能的新的混合神经网络模型。

通过引入遗传模拟退火算法扩大了网络的权值更新空间,把得到最优权值赋予BP 神经网络,从而使优化后的神经网络具有泛化性好,不易陷入局部极小值等优点。

与标准BP 神经网络进行比较,仿真结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度。

关键词:数值优化;遗传模拟退火算法;BP 神经网络;权值;泛化性中图分类号:T P183 文献标识码:A do:i 10.3969/.j i ssn .1006-2475.2011.06.026BP N eural N et work Opti m ization A lgorit h m Based on G enetic -sti m ulated AnnealingL B Q iong-shua,i WANG Sh-i qi n g (Schoo l of Infor m ation Eng i neeri ng ,Zhengzhou U niversity ,Zhengzhou 450002,Chi na)Ab stract :A fter study ing t he d i sadvantage o f BP neura l ne t w ork wh i ch has lo w convergent speed and trap i nto l oca lm ini m a eas il y ,an idea o f desi gn i ng a new hybr i d neura l net w ork modelw hich adopts t he m ethod o f nu m er i ca l opti m iza tion is presented .By usi ng G enetic -Sti m u lated A nneali ng a l go rith m (GSA ),expands t he updated space o fw eigh t .On the bas i s ,itm akes the acqu i red be tter va l ue as the we i ght o f BP neura l net wo rk ,and t he opti m ized BP net w ork i s no t easy to trap i nto t he local m i ni m a and has good genera lization characteristic .M ak i ng the comparati on G S A net work w ith standard BP net wo rk ,si m ulati on analysis demonstra tes that t h is net w ork m ode l can attain h i gher ca tego ries o f prec i sion .K ey w ords :nu m er i ca l opti m izati on ;geneti c -sti m u lated annea li ng a l gor ith m;BP neura l net w ork ;w e i ght ;genera li zati on0 引 言近几年,BP 神经网路是在人工智能领域应用最为广泛的关键技术之一。

基于遗传算法的模拟退火优化模型研究随着计算机科学技术的不断发展和计算机运算能力的不断提高，计算机科学领域已经取得了很多重大的突破和进展。

其中，优化算法是非常重要的一个学科，在人工智能、运筹学、自动控制等领域都有着广泛的应用。

其中，遗传算法和模拟退火算法是目前最为常用的两种优化算法，它们的结合也越来越普遍。

在这样的背景下，对基于遗传算法的模拟退火优化模型进行研究，具有非常重要的理论和实践意义。

一、遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化规律的算法。

遗传算法最初由美国的约翰·霍兰德教授于20世纪70年代中期提出，旨在模拟生物进化过程，对某一复杂问题进行优化求解。

遗传算法的最大优点是具有全局搜索的能力，并且不容易陷入局部最优解，解决了很多其他优化算法所无法解决的问题。

遗传算法从进化论的发现看来，它的算法模型是类似于自然选择过程的。

二、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中退火过程模拟的一种优化算法，它最早是由美国数学家柯克帕特里克（Kirkpatrick）等人在20世纪80年代开发的。

模拟退火算法的思想是模拟固体材料在高温下慢慢冷却过程中，原子从高温状态随机运动过程中得到平衡分布的思路，在状态跳变的过程中，通过接受不太优的状态，来避免陷入局部最优解，最终得到全局最优解。

三、基于遗传算法的模拟退火优化模型由于遗传算法和模拟退火算法各自具有优点和缺点，因此，可以利用双重混合算法将两者的优点结合起来。

比较常用的方法是将模拟退火算法作为遗传算法的局部搜索算法，使遗传算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛效果。

具体来说，基于遗传算法的模拟退火优化模型可以分为以下几个步骤：步骤1：初始化个体——设置种群大小和初始种群，计算适应度函数和产生初始群体。

步骤2：选择——采用轮盘赌或竞赛选择算法，选择优良的个体。

步骤3：交叉——将选择的优良个体进行交配，生成后代。

步骤4：变异——对后代进行变异，增加搜索空间的多样性。

遗传编程算法优化神经网络训练效果分析遗传编程算法（Genetic Programming，GP）是一种基于进化理论的优化算法，其灵感来源于生物进化过程中的遗传机制。

在神经网络训练中，优化算法是提高训练效果的关键因素之一。

本文将探讨如何使用遗传编程算法优化神经网络训练效果，并分析其优势和应用。

一、遗传编程算法概述遗传编程算法基于遗传算法的思想，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉繁殖等操作，从初始的随机个体中产生具有适应性的解决方案。

遗传编程算法以程序作为个体编码，通过不断演化生成更加优秀的解决方案。

在神经网络训练中，遗传编程算法可以被用于搜索和选择神经网络的结构和参数。

二、遗传编程算法在神经网络训练中的应用1. 神经网络结构搜索：遗传编程算法可以搜索并选择最佳的神经网络结构，包括网络的层数、每层的神经元数量和激活函数等。

通过遗传编程算法，可以在大量的结构中进行搜索，找到最优的神经网络结构，从而提高训练效果。

2. 参数优化：神经网络的参数优化是神经网络训练的关键环节。

通过遗传编程算法，可以对神经网络的参数进行优化，如权重和阈值的调整等。

通过遗传编程算法的迭代演化过程，可以逐渐逼近最优解，提高神经网络的训练效果。

3. 动态适应性调整：遗传编程算法可以根据训练过程中的反馈信息，动态地调整算法中的参数和操作，从而更好地适应神经网络的训练需求。

通过不断调整和优化，可以提高神经网络的学习速度和泛化能力。

三、遗传编程算法优势分析1. 并行性：遗传编程算法具有较强的并行计算能力，可以利用多个处理单元或多机集群进行计算，加速搜索和优化的过程。

这样可以提高算法的效率和训练速度。

2. 全局搜索能力：遗传编程算法具有全局搜索的能力，不会陷入局部最优解。

通过不断的交叉繁殖和变异操作，可以在搜索空间中进行广泛而全面的搜索，更有可能找到较优解。

3. 适应性：遗传编程算法可以根据个体适应度进行选择和产生下一代，进而优化解决方案。

在神经网络训练中，可以根据神经网络的训练误差或性能指标来评估个体适应度，并在演化过程中选择更优的个体。

基于模拟退火算法的深度神经网络优化研究深度神经网络(DNNs)是人工智能领域的热点研究方向，它能够学习复杂的非线性关系和输入输出映射，拥有非常广泛的应用前景。

但是，随着网络规模的增加和训练数据的增多，DNNs的优化问题也变得越来越困难，从而导致训练时间和计算资源成为了瓶颈。

为了解决这个问题，基于模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法的优化方法成为了DNNs优化的热门研究内容。

模拟退火算法是一种全局优化算法，从物理学中得到灵感，用于求解复杂的、非凸、非线性的优化问题。

它的主要思想是通过模拟物质在高温下自由运动的过程，来找到目标函数的全局最优解。

模拟退火算法被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络优化等领域，并取得了很好的效果。

在DNNs的优化问题中，模拟退火算法主要用于对网络权重的搜索。

网络权重的搜索空间是一个高维的非凸空间，因此需要与复杂的非线性优化问题打交道。

传统的梯度下降算法很容易陷入局部最优解，而模拟退火算法则能够跳出局部最优解，找到更加优秀的全局最优解。

同时，模拟退火算法具有较强的并行处理能力，因此能够在GPU上实现高效的加速。

基于模拟退火算法的深度神经网络优化研究主要包括以下几个方面：1. 基于模拟退火的权重初始化方法。

在DNNs的训练过程中，权重的初始化非常关键，它会直接影响到网络的收敛速度和性能。

由于权重的搜索空间非常大，传统的初始化方法（如随机初始化、正态分布初始化等）容易使得网络陷入局部最优解，从而导致模型性能下降。

因此，基于模拟退火算法的权重初始化方法成为了研究的热点。

目前，基于模拟退火的权重初始化方法主要分为两类：一类是直接使用模拟退火算法对网络权重进行优化，得到网络的初始权重；另一类是将模拟退火算法应用于其他初始化方法中，从而优化初始权重。

实验结果显示，模拟退火算法的权重初始化方法能够有效提高网络的性能和收敛速度。

2. 基于模拟退火的网络结构优化方法。

基于模拟退火算法BP神经网络训练方法优化摘要：神经网络的训练方法对于模型的性能至关重要。

本文针对基于模拟退火算法的BP神经网络训练方法进行优化，采用了多个改进措施来提高模型的训练效果。

首先，对BP神经网络的参数进行优化，包括学习率、动量因子和迭代次数等。

其次，我们引入了模拟退火算法来调整神经网络的权重和阈值，进一步提高模型的性能。

实验结果表明，我们提出的优化方法相对于传统的BP神经网络训练方法在模型收敛速度和误差率上都取得了较好的改善。

1. 引言神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。

BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的神经网络结构，其能力往往由网络中的权重和阈值决定。

然而，传统的BP神经网络训练方法往往容易陷入局部最优解，导致模型收敛速度较慢和误差率较高。

因此，改进BP神经网络训练方法是提高模型性能的关键。

2. BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种前向和反向传播的神经网络结构。

前向传播过程中，输入信号经过各个神经元的加权和并经过激活函数的作用，最终得到输出信号。

而反向传播过程中，根据损失函数和梯度下降法，调整网络中的权重和阈值，逐渐降低误差。

3. 传统的BP神经网络训练方法存在的问题传统的BP神经网络训练方法存在一些问题，主要包括局部最优解、训练速度较慢和误差率较高等。

由于随机初始化权重和阈值，BP神经网络容易陷入局部最优解，导致模型性能不够理想。

此外，训练速度较慢也是一个普遍存在的问题，尤其是对于较大规模的神经网络和复杂的数据集。

误差率较高也是影响模型性能的一个因素，特别是对于一些要求较高精度的任务。

4. 基于模拟退火算法的优化方法为了克服上述问题，我们提出了一种基于模拟退火算法的优化方法来改进BP神经网络的训练方法。

该方法主要包括以下几点改进。

4.1 参数优化在传统的BP神经网络中，学习率和动量因子是影响模型训练效果的重要参数。

人工智能中的模拟退火与遗传算法模拟退火算法和遗传算法是两种常用的优化算法，它们在人工智能中有着广泛的应用。

本文将分别介绍这两种算法的原理、特点以及在人工智能中的应用，并比较它们的优劣之处。

一、模拟退火算法1. 原理模拟退火算法的灵感来源于固体物质的退火过程。

在退火过程中，物质经过加热和冷却，逐渐达到一个稳定的最低能量状态。

模拟退火算法通过在一个初始解的附近搜索解空间，随机选择新的解，并根据一定的准则来接受或拒绝新的解，以逐渐趋向于全局最优解。

2. 特点模拟退火算法具有以下特点：(1) 随机性：模拟退火算法通过随机选择新的解来遍历解空间，增加了算法的多样性，有助于避免陷入局部最优解。

(2) 自适应性：模拟退火算法通过控制参数温度来控制随机性和搜索的程度，可以根据问题的难度和复杂程度进行自适应调整。

(3) 全局搜索能力：模拟退火算法通过一定准则来接受新的解，可以在初期阶段接受一些劣解，以遍历解空间，并逐渐趋向于全局最优解。

3. 应用模拟退火算法在人工智能领域有广泛的应用，如：图像处理、机器学习、智能调度等。

在图像处理中，可以通过模拟退火算法来优化图像的压缩算法，提高图像的压缩质量。

在机器学习中，可以利用模拟退火算法来优化神经网络的权重和偏置，提高神经网络的性能。

在智能调度中，可以利用模拟退火算法来解决复杂的资源分配和任务调度问题，提高调度效率。

二、遗传算法1. 原理遗传算法的灵感来源于生物学中的进化理论。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，以染色体编码方式表示解空间中的候选解，并通过选择、交叉和变异等操作来搜索全局最优解。

2. 特点遗传算法具有以下特点：(1) 自适应性：遗传算法通过自然选择和遗传操作来更新种群中的个体，通过适应性评价函数来评估个体的适应度，能够自适应地调整参数，适应问题的难度和复杂度。

(2) 并行性：遗传算法的种群中个体的适应度评价和遗传操作是并行进行的，能够充分利用计算资源，加快搜索速度。

于敏结构原理一、概念于敏结构原理，又称为遗传算法与模拟退火算法的结合，是一种基于生物进化和退火原理的优化算法。

它在解决复杂问题和全局最优化问题方面具有很好的效果，广泛应用于工程优化、组合优化、机器学习等领域。

二、应用1. 工程优化：于敏结构原理可以应用于工程领域的优化设计，例如在航空航天领域中，可以通过于敏结构原理来优化飞机的结构、降低重量、提高性能。

2. 组合优化：于敏结构原理可以应用于组合优化问题，例如在物流配送问题中，可以通过于敏结构原理来优化路径规划，降低成本、提高效率。

3. 机器学习：于敏结构原理可以应用于机器学习领域，例如在神经网络中，可以通过于敏结构原理来优化神经网络的权重和偏置，提高模型的准确性和泛化能力。

三、重要性1. 全局最优解：于敏结构原理能够在解空间中找到全局最优解，而不仅仅是局部最优解。

这对于解决复杂问题和全局优化问题非常重要，可以避免陷入局部最优解的困境。

2. 鲁棒性：于敏结构原理具有较好的鲁棒性，能够应对问题中的不确定性和噪声。

在实际应用中，很多问题存在着不确定性和噪声，于敏结构原理能够有效应对这些问题，提高解的质量和稳定性。

3. 可解释性：于敏结构原理相比其他优化算法具有较好的可解释性。

通过对遗传算法和模拟退火算法的结合，可以较清晰地解释算法的运行过程和优化路径，使得算法的结果更容易被理解和接受。

于敏结构原理是一种基于生物进化和退火原理的优化算法，广泛应用于工程优化、组合优化、机器学习等领域。

它具有全局最优解、鲁棒性和可解释性等重要特点，对于解决复杂问题和全局优化问题起到了重要作用。

在未来的发展中，我们可以进一步研究和优化于敏结构原理，提高其效率和应用范围，为解决实际问题提供更好的解决方案。

基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型作者：蒋美云来源：《软件工程》2018年第07期摘要：神经网络算法是深度学习研究的重点，遗传算法是一种自适应优化搜索算法，模拟退火算法是寻找最优解的算法，本文主要分析了神经网络，遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷，研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术，从发挥算法的优点基础上，提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型，并应用于某观影俱乐部，作为新电影上映预测和用户推荐，实验结果表明：该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。

关键词：BP神经网络；模拟退火；遗传算法；收敛中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：2096-1472（2018）-07-36-031 引言（Introduction）神经网络作为人工智能的重要组成部分，一直是神经科学、认知科学、行为科学、计算机科学等关注的焦点。

自AlphaGo击败职业围棋选手，第一次战胜人类围棋冠军以来，人类再次掀起了研究机器学习，深度学习的热潮。

神经网络作为深度学习的基本模型，吸引了大批研究人员的注意，在神经网络的理论模型，开发工具，学习算法等方面经过多年研究，在语音识别，图像识别，非线性预测模型，模式识别等方面取得令人瞩目的成就。

我们国家决定从今年开始大力发展基于大数据的人工智能，即机器学习和深度学习。

人工神经网络[1]是能模拟和反映人脑部分特征的一种仿真信息处理系统，该系统基于模仿人脑系统的结构和功能而设计。

从神经网络建模或神经网络学习预测的角度分析，神经网络都必须包含神经网络拓扑结构[2]，即学习模型，神经元特征函数和目标函数，机器学习算法，存在对训练样本要求高，数据量要求大的困难，而对于小数据训练样本则容易导致误差大，预测精度低等局限性。

遗传算法[3，4]GA是一种仿生算法，该算法模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。

遗传算法以求得最适应环境个体为目的，从任意一个初始群体出发，经过选择、交叉、变异操作来产生一个更适应环境的新的个体，经过多次迭代，使得新群体进化到搜索空间中越来越好的区域，经过一代代的进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，求得最优解。

遗传算法与模拟退火算法的融合研究引言：遗传算法和模拟退火算法是两种优化算法中被广泛应用的方法。

遗传算法模拟了生物进化的过程，通过基因的交叉和变异来搜索最优解。

而模拟退火算法则模拟了金属退火的过程，通过随机搜索来逐步优化解。

本文将探讨遗传算法和模拟退火算法的融合研究，以及其在实际问题中的应用。

一、遗传算法与模拟退火算法的基本原理1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种通过模拟生物进化过程进行优化的算法。

它通过定义适应度函数来评估每个解的优劣，并利用选择、交叉和变异等操作来生成新的解。

通过不断迭代，逐步逼近最优解。

2. 模拟退火算法的基本原理模拟退火算法是一种通过模拟金属退火过程进行优化的算法。

它通过定义能量函数来评估每个解的优劣，并通过随机搜索来逐步改善解。

在搜索过程中，算法接受劣解的概率随着时间的推移逐渐降低，以避免陷入局部最优解。

二、遗传算法与模拟退火算法的融合方法1. 并行融合遗传算法和模拟退火算法可以并行进行，相互交替地进行搜索和优化。

在每次迭代中，遗传算法可以生成一组解，而模拟退火算法则可以通过随机搜索改善这些解。

通过不断迭代，可以得到更好的解。

2. 串行融合遗传算法和模拟退火算法可以串行进行，先使用遗传算法进行搜索，再使用模拟退火算法进行优化。

遗传算法可以生成一组初始解，然后模拟退火算法可以通过随机搜索改善这些解。

通过多次迭代，可以得到更好的解。

三、遗传算法与模拟退火算法的应用案例1. 旅行商问题旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问所有城市并返回起始城市。

遗传算法可以用来搜索初始解，而模拟退火算法可以用来优化路径，以得到更短的路径。

2. 机器学习中的特征选择在机器学习中，特征选择是一个重要的问题。

遗传算法可以用来搜索初始的特征子集，而模拟退火算法可以用来优化特征子集，以提高分类或回归的准确性。

3. 神经网络的训练神经网络的训练是一个复杂的优化问题。

模拟退火算法在神经网络结构中的应用随着人工智能的发展和应用，神经网络结构已经成为了深度学习的重要基石。

神经网络中有很多参数需要优化，其中最主要的是权重和偏置。

为了得到最佳的网络结构和参数，研究者们提出了各种各样的优化算法。

其中，模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）因其良好的全局搜索性能和寻找全局最优解的保证而备受关注，在神经网络结构优化中也被广泛应用。

一、模拟退火算法概述模拟退火算法是一种通过模拟物质退火过程来解决组合最优化问题的元启发式算法。

物质在温度较高时比较活跃，随着温度的下降，分子的运动逐渐减慢，直到沉淀下来成为晶体。

这时候如果小幅度地加热，分子又会开始运动，直到达到新的平衡状态。

在物理学上，这个过程被称为退火。

模拟退火算法中的“温度”可以理解为算法在探寻全局最优解时对解空间的搜索程度，当温度较高时，算法可能会接受一些“劣解”，以便更好的探索解空间。

随着温度的逐渐降低，算法能逐渐逼近全局最优解，直到最终停止。

简而言之，模拟退火算法就是从一个较高水平的搜索状态开始，通过随机跳跃和逐渐降低步长的方式，不断寻找最佳解的过程。

二、模拟退火算法在神经网络结构优化中的应用神经网络结构的优化是模型训练过程中的重要步骤，可以通过增加网络层数、调整神经元数量等方式进行，以达到更好的预测精度。

然而，由于输入数据在分布上的不确定性，模型在选择神经网络结构的时候往往容易遭遇局部最优解陷阱，即使训练出来的结果也可能并不是最优解。

为了解决这个问题，研究者们开始将模拟退火算法应用到神经网络结构优化中。

例如，在神经网络训练过程中，在一定程度上加入随机因素，增加算法搜索空间，避免过早陷入局部最优解。

这样做可以较好的平衡探索深度和广度，提高网络预测精度。

三、模拟退火算法在神经网络结构评估中的应用神经网络的优化过程中，关键是如何定义优化目标，即如何评估不同的网络结构参数组合的好坏。

通常，我们需要根据某些准则来定义优化目标。