遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法，通过模拟生物进化过程中自然选择和遗传机制，来解决优化问题。它是通过选择、交叉（杂交）、变异等操作，对解空间中的解进行搜索，找到最优解或满意解。遗传算法的应用非常广泛，特别是在神经网络模型的优化问题中具有重要的地位。然而，神经网络模型的优化问题往往十分复杂，利用传统的优化方法很难获得全局最优解。
神经网络（Neural Network，NN）是一种模仿人脑神经元工作方式的算法模型，可以用于分类、回归、特征抽取等多种任务。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种常用的前馈神经网络，其结构简单，学习速度快，并且可以逼近任意非线性函数。RBF网络的核心思想在于将未知函数表示为一组基函数的加权和，其中隐层神经元的传递函数构成了这组基函数。
在使用遗传算法解决多峰RBF神经网络模型全局最优化问题时，通常需要将神经网络模型写入遗传算法的适应度函数中，通过对网络结构和参数的优化来减少神经网络模型与实际对象间的误差。然而，由于神经网络和遗传算法的编程实现非常复杂，因此并不利于科研人员的使用。
Matlab是一种开放式的工程计算软件，具有易于编程和算法实现的特点。Matlab提供了专门的神经网络工具箱和遗传算法工具箱，使得科研人员可以方便地将遗传算法与神经网络模型结合起来，解决优化问题。在Matlab环境下，用户不需要精通复杂的编程语言，就可以轻松实现复杂算法。
启发式交叉算子是遗传算法中用于生成新个体的规则，它能有效提高算法的全局寻优能力，避免算法陷入局部最优。文章中通过实验结果表明，采用启发式交叉算子能有效抑制遗传算法的早熟收敛，提高全局寻优能力，为解决多峰神经网络模型全局最优化问题提供了一种有效的途径。
论文的研究方法是在Matlab环境下，利用神经网络工具箱和遗传算法工具箱，以多峰RBF神经网络模型为研究对象，通过设计适应度函数，选择不同的交叉算子，来求取神经网络模型的全局最优解，并比较了不同交叉算子的全局寻优能力。研究结果表明，启发式交叉算子对多峰NN模型的全局寻优能力有着积极的影响。
在优化神经网络模型的过程中，遗传算法可以调整网络的权重和结构，寻找最优的网络参数。在使用Matlab工具箱的过程中，研究人员可以通过简单的编程即可实现神经网络模型的优化，这大大降低了研究和应用的门槛，使得科研人员可以更加专注于问题本身和算法的优化，而不是被复杂的编程问题所困扰。
此外，Matlab提供的工具箱还可以处理神经网络的训练、验证和测试过程，支持多种类型的神经网络，包括前馈神经网络、径向基函数网络、递归神经网络等。通过工具箱中的函数和指令，用户可以方便地建立神经网络模型，进行数据处理、网络训练、参数优化等操作。
本研究展示了基于Matlab的遗传算法在解决多峰RBF神经网络模型全局最优化问题上的有效性，同时指出了启发式交叉算子对提高遗传算法全局寻优能力的重要性。这种结合Matlab工具箱的方法为神经网络优化问题的解决提供了一个简单、快捷的途径，具有较高的科研和工程应用价值。
