一种新颖的混沌动态团队博弈算法

• 作者: 胡红萍 邹娜娜 马利兵 史娜
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 关键词: 团队博弈算法 基准函数 反向传播神经网络 流感样疾病
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 特约专栏
• 页码范围: 289-296
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2021.04.001

摘要

团队博弈算法(Team game algorithm,TGA)是一种新颖的基于团队博弈的解搜索进化算法,包括传球、犯规和替补三种算子.本文是在TGA中引人混沌参数得到混沌的动态TGA(Chaotic dynamic TGA,CDTGA),以提高全局收敛速度,获得更好的性能.通过10个基准函数验证了 CDTGA的性能,并将CDTGA与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network;BPNN)相结合得到了预测美国流感样疾病(Influence-Like Illness,ILI)的预测模型CDTGA-BPNN.结果表明:CDTGA改善了 TGA的性能,且优于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)和人工树算法(Artificial Tree Algorithm,AT),并且 CDTGA-BPNN 比 BPNN,PSO-BPNN,SCA-BPNN,AT-BPNN 和TGA-BPNN更有效地预测了美国流感样疾病.