在交叉操作中,设所选择的两个值为wij(1),vij(1)和wij(2),vij(2),其适应度分别为f1,f2,且f1>f2,我们以概率Pcross进行交叉操作。随机产生p∈[0,1],若p>Pcross,则进行交叉操作。取随机数r∈[0,1],交叉结果值
在所有蚂蚁都得到解以后,修改边条上的信息量按式(8)和式(9)相应地更新各子区间上的信息量。但对Δτijk的更新应按下式进行:
其中W为一个常数,fk为蚂蚁k的解的适应度。
前向神经网络的训练过程
基于上述的定义,用蚁群算法训练具有三层前向神经网络,可按以下步骤进行:
输入相关参数:输入最大迭代次数number,每次迭代选取的适应度最好的解的个数num,每个分量的ki个子区间中信息量最大的子区间被选种的概率q0(其余子区间被选中概率为(1-q0))。
初始化:通过神经网络在控制变量可行域内随机产成m只蚂蚁,即产生m组{wij},{wi0},{vki},{vk0},且各个分量均为[-1,1]区间内的随机数。
迭
利用蚁群算法优化前向神经网络
来源:互联网 发布日期:2011-08-17 23:22:36 浏览:6776次
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