中心引力算法收敛分析及在神经网络中的应用
本文关键词:中心引力算法收敛分析及在神经网络中的应用 出处:《软件学报》2013年10期 论文类型:期刊论文
【摘要】:中心引力优化算法(central force optimization,简称CFO)是一种新型的基于天体动力学的多维搜索优化算法.该算法是一种确定性的优化算法,利用一组质子在万有引力作用下的运动,搜索目标函数在决策空间上的最优值.利用天体力学理论对该算法中质子运动方程进行了深入的研究,并利用天体力学中万有引力定理对质子运动方程进行了推导,建立起天体力学与CFO算法之间的联系,通过天体力学中数学分析的方法对该算法中质子收敛性能进行了分析,最后,通过严格的数学推导证明出:无论初始时质子是何种分布,CFO算法中所有的质子始终都会收敛于CFO空间的确定最优解.作为测试效果,将CFO算法与常见的BP训练算法相结合,提出了CFO-BP训练算法,优化前馈型人工神经网络的权值和结构.实验结果表明,采用CFO-BP算法优化神经网络比其他常见优化算法有更好的收敛精度和收敛速度.
【作者单位】: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;安徽工程大学计算机与信息学院;宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室(南京邮电大学);
【基金】:国家自然科学基金(61373135,60973140,61170276) 江苏省产学研项目(BY2013011) 江苏省科技型企业创新基金(BC2013027) 江苏省高校自然科学研究重大项目(12KJA520003)
【分类号】:TP183;P131
【正文快照】: 中心引力优化算法(central force optimization,简称CFO)是一种确定性的启发式优化算法,该算法可以实行多维全局的优化搜索[1].这一算法来源于天体力学中的万有引力动力学,它认为所有的物体都是在重力作用下运动.目前,几乎所有启发式的优化算法都是基于某种自然界的隐喻,比如
【参考文献】
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本文编号:1310555
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