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如实例2中所述，神经网络由于高度复杂的非线性结构导致其内部存在大量的局部极值点，而传统的梯度下降法训练神经网络很有可能收敛于局部极值点，造成神经网络性能变差，甚至无法使用。随着现代非线性优化方法异军突起，特别是赫赫有名的遗传算法，具有极强的全局搜索能力，其收敛的有效性也得到了理论与实践的充分检验。因此，遗传神经网络是解决高复杂性情况下全局收敛问题的有效途径。
本章首先介绍了遗传算法的基本理论、MATLAB遗传算法工具箱的使用方法，以及遗传神经网络的基本模型，然后分析了遗传神经网络在库区渗流问题中的应用，编写了相应的MATLAB代码。程序运行结果表明，遗传神经网络能有效提高神经网络全局收敛的可靠性。