針對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理高維耦合港口物流功能評(píng)價(jià)模型時(shí)出現(xiàn)不能較好地識(shí)別和利用信息、應(yīng)用新知識(shí)的能力與學(xué)習(xí)新知識(shí)的能力不平衡等多重問題,研發(fā)出改良模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。這種方法利用了改進(jìn)的自適應(yīng)交叉和變異算子,且將其應(yīng)用于模擬退火機(jī)制對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)過的新算法所發(fā)出的屬值進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整,仿真驗(yàn)證所使用的軟件是Matlab2016b,使高維耦合港口物流功能評(píng)價(jià)過程中泛化能力與學(xué)習(xí)能力失衡等問題得到有效解決,并在諸多方面具有顯著優(yōu)勢(shì),例如較強(qiáng)的穩(wěn)定性和干擾抵抗能力,以及高效的搜索能力等。論文將研究對(duì)象確定為國(guó)內(nèi)東北地區(qū)的某綜合性港口,在研究過程中用于開發(fā)驗(yàn)證環(huán)境的平臺(tái)是Eclipse,選擇的分析方法是實(shí)證法,通過最終獲得的結(jié)果可知,文中建立的模型能夠?qū)Ω劭谖锪鞴δ苓M(jìn)行全面評(píng)價(jià),在評(píng)價(jià)適應(yīng)性、模型擬合度、并行搜索效率等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2020,48(02)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口物流功能評(píng)價(jià)模型示意圖

根據(jù)式（7）和（8）可知，M取值一般都是按照實(shí)際情況來將種群規(guī)模大小選定下來，g代表遺傳代數(shù)，T代表的則是選定的模擬退火溫度，T0則代表選定的模擬退火機(jī)制初始溫度，利用引入模擬退火機(jī)制的方式，能夠真正確保自適應(yīng)拉伸環(huán)境適應(yīng)度得到明顯升高，此舉能夠確保算法后期種群進(jìn)化能力減弱問題不再出現(xiàn)。3.3 優(yōu)化模型仿真驗(yàn)證

為了能夠?qū)σ胱赃m應(yīng)交叉算子、變異算子等的實(shí)際工作效果進(jìn)行驗(yàn)證，分析利用改進(jìn)過的遺傳算法控制模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的信號(hào)流和權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整實(shí)際效能，大膽做出一個(gè)假設(shè)，一般的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)epochs是1000，訓(xùn)練目標(biāo)goal則是0.01，二者的取值有所不同；改進(jìn)遺傳算法的群體規(guī)模為N=60；如果對(duì)變異概率Pc的動(dòng)態(tài)變化范圍進(jìn)行設(shè)定，這顯然會(huì)與變異概率存在差別,在一般情況下，下限為Pc1=0.60，上限則是Pc2=0.90，如果已經(jīng)專門對(duì)于變異概率Pm的動(dòng)態(tài)變化范圍進(jìn)行劃分，則變異概率的下限Pm1=0.01，上限Pm2=0.1，在選擇參數(shù)的過程當(dāng)中，我們會(huì)始終將實(shí)際問題作為導(dǎo)向，此舉能夠確保在種群進(jìn)化的后期階段，進(jìn)化活力也會(huì)得到顯著增強(qiáng)[16]。為了確保最終的結(jié)果具備可參考性，謝菲爾德大學(xué)的Matlab遺傳算法工具箱采用頻率的方式，將初始目標(biāo)函數(shù)設(shè)定完成后，最優(yōu)解也會(huì)隨著遺傳代數(shù)和進(jìn)化過程的變化趨勢(shì)、引入模擬退火機(jī)制等多維度來對(duì)算法完成仿真驗(yàn)證工作，特別是要在Matlab2016b環(huán)境之下來完成圖形化示意仿真處理，具體結(jié)果參見圖3、4、5、6。為了能夠確保初始個(gè)體的收集與預(yù)處理的效率得到大幅度提升，在數(shù)據(jù)處理過程當(dāng)中還可以專門加入降噪和歸一化技術(shù)，這能夠讓整個(gè)算法更加精準(zhǔn)。圖3、4、5、6可以從定性和定量這兩方面著手，在逐步將自適應(yīng)交叉算子、變異算子等諸多算法引入后，能夠很好地確保種群多樣性得到更好的可持續(xù)發(fā)展，算法的搜索初始值依賴、易陷入局部最優(yōu)等諸多問題均能夠得到妥善解決，算法的抗干擾性也能夠得到大幅度提升，對(duì)于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的信號(hào)流和權(quán)值來進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，較好解決了高維耦合港口物流功能精確評(píng)價(jià)中泛化能力與學(xué)習(xí)能力失衡、收斂速度隨時(shí)間呈遲滯變化等問題，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)，具有模型擬合度高、自適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性較好等優(yōu)勢(shì)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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