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遗传算法与蚂蚁算法的融合在神经网络中的研究
  • ISSN号:1671-4792
  • 期刊名称:科技广场
  • 时间:2012
  • 页码:6-9
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川750021
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(编号:61063020)
  • 相关项目:神经网络对离散数据的本质逼近能力及在宁东能源化工基地环评中的应用
作者: 刘哲|李风军|
中文摘要:

为了克服和改进传统BP算法的不足,发挥神经网络、遗传算法和蚂蚁算法各自的优势,本文提出了一种遗传算法和蚂蚁算法的融合在神经网络中二次训练的方法,并将融合算法应用于神经网络的权值训练中,采用遗传算法生成信息素分布,同时利用蚂蚁算法求精确解,并用神经网络二次训练得到最终结果,优势互补,获得了一种优化性能与时间性能共赢的有效算法。

英文摘要:

To overcome and improve on the lack of the traditional BP algorithm, and take the advantage of ar- tificial neural network, genetic algorithm and ant algorithm, this paper puts forward a kind of second training method of the artificial neural network. By employing the combination of genetic algorithm and ant algorithm,it bring genetic algorithm into the learn weight training artificial neural network. It adopts genetic algorithm to give information pheromone to distribute and makes use of the ant algorithm to give the precision of the solution. Since the advantage of the two algorithms is complementary, it is more efficacious pheromone.

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期刊信息
  • 《科技广场》
  • 主管单位:江西省科学技术厅
  • 主办单位:江西省科学技术情报研究所
  • 主编:陈火军
  • 地址:南昌市省府大院北二路53号
  • 邮编:330046
  • 邮箱:jxkjgc@163.com
  • 电话:0791-86092998
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4792
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1253/N
  • 邮发代号:44-66
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10911