遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s

文中包含利用遗传算法进行优化的梯度下降神经网络的代码和教程，内容非常丰富，包含可以直接运行的代码和相关重要参考文献论文，可帮助理解，属于很综合的优秀资料，个人现分享出来供大家学习，谢谢！(This article contains the code and tutorial of gradient descent neural network optimized by genetic algorithm. The content is very rich, including the code