本文選題：蟻群算法 + 啟發(fā)式信息��； 參考：《計算機科學》2017年11期

【摘要】：ACO_R算法是一種應用于連續(xù)域?qū)嵵祪?yōu)化的蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)。ACO_R算法可用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。與常規(guī)的蟻群算法不同,ACO_R在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時未考慮啟發(fā)式信息(Heuristic Information)。在ACO_R的基礎上,提出了一種將啟發(fā)式信息與ACO_R相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法——h-ACO_R。其中,啟發(fā)式信息是通過計算神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差關(guān)于網(wǎng)絡的權(quán)值向量的偏導數(shù)而得到的梯度向量。通過十折交叉驗證方法,將h-ACO_R應用于UCI數(shù)據(jù)集中的zoo,iris和tic-tac-toe 3組數(shù)據(jù)的模式分類問題中來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。與ACO_R相比,h-ACO_R算法在減小分類誤差的同時能夠提高收斂速度,其收斂的代數(shù)約為ACO_R算法的1/2,且經(jīng)過完全訓練,對zoo,iris和tic-tac-toe 3組數(shù)據(jù)的分類準確率分別為91.1%,93.3%和95.6%,高于ACO_R算法的83.1%,88.7%和91.9%。
[Abstract]:ACO _ R algorithm is an Ant Colony Optimization ( ACO ) algorithm applied to continuous domain real value optimization . ACO _ R algorithm can be used to train neural networks . Unlike conventional ant colony algorithms , ACO _ R does not consider heuristic information in training neural networks . Based on ACO _ R , a neural network training algorithm _ h - ACO _ R combining the heuristic information with ACO _ R is proposed .

【作者單位】： 國防科技大學氣象海洋學院;
【基金】：國家自然科學基金(61371119)資助
【分類號】：TP18

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本文編號：1830879