混沌灰狼优化算法训练多层感知器

• 作者: 徐建中 晏福 李奉书
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰狼优化算法 混沌理论 非线性收敛因子 多层感知器 分类问题
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 872-879
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180519

摘要

灰狼优化算法(GWO)是一种新的基于灰狼捕食行为的元启发式算法,被证明是一种具有高水平的探索和开发能力的算法.但是存在开发和探索不平衡的问题,以至于其优化性能并不理想.该文将混沌理论引入GWO中,用于平衡GWO的探索和开发,提出一种改进的混沌灰狼优化算法(CGWO),并应用于多层感知器(MLPs)的训练.首先,基于Cubic混沌理论对GWO的位置更新公式进行改进,以增加个体的多样性,增大跳出局部最优的概率和对解空间进行深入的搜索;其次,设计一种非线性收敛因子,用于协调和平衡CGWO算法在不同迭代进化时期的探索和开发能力;最后,将CGWO算法作为MLPs的训练器,用于对3个复杂分类问题进行分类实验.结果表明:CGWO在分类准确率,避免陷入局部最优,全局收敛速度和鲁棒性方面相较于其他对比算法均具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建中	哈尔滨工程大学经济管理学院	252	2978	30.0	40.0
2	李奉书	哈尔滨工程大学经济管理学院	13	86	7.0	9.0
3	晏福	哈尔滨工程大学经济管理学院	4	8	1.0	2.0