本文關鍵詞：中心引力算法收斂分析及在神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用　出處：《軟件學報》2013年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：中心引力優(yōu)化算法(central force optimization,簡稱CFO)是一種新型的基于天體動力學的多維搜索優(yōu)化算法.該算法是一種確定性的優(yōu)化算法,利用一組質(zhì)子在萬有引力作用下的運動,搜索目標函數(shù)在決策空間上的最優(yōu)值.利用天體力學理論對該算法中質(zhì)子運動方程進行了深入的研究,并利用天體力學中萬有引力定理對質(zhì)子運動方程進行了推導,建立起天體力學與CFO算法之間的聯(lián)系,通過天體力學中數(shù)學分析的方法對該算法中質(zhì)子收斂性能進行了分析,最后,通過嚴格的數(shù)學推導證明出:無論初始時質(zhì)子是何種分布,CFO算法中所有的質(zhì)子始終都會收斂于CFO空間的確定最優(yōu)解.作為測試效果,將CFO算法與常見的BP訓練算法相結合,提出了CFO-BP訓練算法,優(yōu)化前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和結構.實驗結果表明,采用CFO-BP算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡比其他常見優(yōu)化算法有更好的收斂精度和收斂速度.
【作者單位】： 南京航空航天大學計算機科學與技術學院;安徽工程大學計算機與信息學院;寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術教育部重點實驗室(南京郵電大學);
【基金】：國家自然科學基金(61373135,60973140,61170276) 江蘇省產(chǎn)學研項目(BY2013011) 江蘇省科技型企業(yè)創(chuàng)新基金(BC2013027) 江蘇省高校自然科學研究重大項目(12KJA520003)
【分類號】：TP183;P131
【正文快照】： 中心引力優(yōu)化算法(central force optimization,簡稱CFO)是一種確定性的啟發(fā)式優(yōu)化算法,該算法可以實行多維全局的優(yōu)化搜索[1].這一算法來源于天體力學中的萬有引力動力學,它認為所有的物體都是在重力作用下運動.目前,幾乎所有啟發(fā)式的優(yōu)化算法都是基于某種自然界的隱喻,比如

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本文編號：1310555