带启发信息的蚁群神经网络训练算法

发布时间：2018-05-01 20:12

  本文选题：蚁群算法 + 启发式信息　； 参考：《计算机科学》2017年11期

【摘要】：ACO_R算法是一种应用于连续域实值优化的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)。ACO_R算法可用于训练神经网络。与常规的蚁群算法不同,ACO_R在训练神经网络时未考虑启发式信息(Heuristic Information)。在ACO_R的基础上,提出了一种将启发式信息与ACO_R相结合的神经网络训练算法——h-ACO_R。其中,启发式信息是通过计算神经网络的误差关于网络的权值向量的偏导数而得到的梯度向量。通过十折交叉验证方法,将h-ACO_R应用于UCI数据集中的zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的模式分类问题中来训练神经网络。与ACO_R相比,h-ACO_R算法在减小分类误差的同时能够提高收敛速度,其收敛的代数约为ACO_R算法的1/2,且经过完全训练,对zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的分类准确率分别为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 .

【作者单位】： 国防科技大学气象海洋学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371119)资助
【分类号】：TP18

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本文编号：1830879