深层加速搜索的蜂群算法

蜂群(ABC)算法是近年来提出的一种求解优化问题的较新型的仿生进化算法。针对蜂群算法的不足,依据反向搜索的思想,提出一种改进的蜂群算法。在改进算法中,每次邻域搜索之后,通过比较新旧食物源位置的花蜜值(而非适应度)来选择保留较优解。同时,在采蜜蜂采蜜后以一定概率进行反向搜索,保留较优解。邻域搜索的维数也不再限定某一维。基于五个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能明显优于基本的蜂群算法。     

竞争算法优化BP神经网络性能研究

针对诸多群智能算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的特点，提出一种参数设置少，全局搜索能力强的竞争算法.通过10个基准函数与粒子群算法的比较，30次试验下竞争算法的平均值与最小值均优于粒子群算法，验证了该算法的有效性.用竞争算法优化BP神经网络，并对11个测试数据集进行分类，实验结果表明，用竞争算法优化后的BP神经网络在11个测试集上性能均优于原始算法，且在大部分测试集上性能优于用遗传算法优化的BP神经网络.该算法能有效提高分类正确率，增强鲁棒性.