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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

基于生物地理學(xué)算法 (BBO) 優(yōu)化多層感知器MLP實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類含 PSO、ACO、ES、GA 算法

生物地理學(xué)算法 (BBO) 是一種基于生物地理學(xué)理論的啟發(fā)式算法，它模擬了生物種群在地理環(huán)境中的遷徙和適應(yīng)過程。這種算法被廣泛應(yīng)用于解決優(yōu)化問題，如數(shù)據(jù)分類、函數(shù)優(yōu)化等。在本文中，我們將介紹如何利用BBO算法優(yōu)化多層感知器 (MLP) 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類，并比較其與其他常見優(yōu)化算法如粒子群算法 (PSO)、蟻群算法 (ACO)、進(jìn)化策略 (ES)、遺傳算法 (GA) 的性能。

多層感知器是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它由多個神經(jīng)元層組成，每個神經(jīng)元層都與下一層全連接。MLP在數(shù)據(jù)分類、模式識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，但其性能很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的選擇。因此，優(yōu)化MLP的結(jié)構(gòu)和參數(shù)對于提高其分類性能至關(guān)重要。

在本研究中，我們提出了一種基于BBO算法的MLP優(yōu)化方法。首先，我們將MLP的結(jié)構(gòu)和參數(shù)表示為一個優(yōu)化問題，其中目標(biāo)是最大化分類準(zhǔn)確率。然后，我們利用BBO算法來搜索最優(yōu)解，通過模擬生物種群的遷徙和適應(yīng)過程，不斷優(yōu)化MLP的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于BBO算法的MLP優(yōu)化方法在數(shù)據(jù)分類任務(wù)中取得了較好的性能，相較于傳統(tǒng)的PSO、ACO、ES、GA算法，具有更快的收斂速度和更高的分類準(zhǔn)確率。

與PSO算法相比，BBO算法能夠更好地避免陷入局部最優(yōu)解，同時具有更強(qiáng)的全局搜索能力。與ACO算法相比，BBO算法能夠更快地收斂到最優(yōu)解，同時具有更好的魯棒性。與ES算法相比，BBO算法能夠更穩(wěn)定地優(yōu)化MLP的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，同時具有更高的分類準(zhǔn)確率。與GA算法相比，BBO算法能夠更快地找到最優(yōu)解，同時具有更好的收斂性能。

基于生物地理學(xué)的優(yōu)化器 (BBO) 被用作多層感知器 (MLP) 的訓(xùn)練器。當(dāng)前的源代碼是用于解決虹膜分類問題的 BBO-MLP 訓(xùn)練器的演示。本次提交中還有其他訓(xùn)練器：粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL）。BBO-MLP 的分類精度在 main.m 文件末尾計算，并與?PSO、ACO、ES、GA?和 PBIL 的分類精度進(jìn)行比較。最后繪制了各算法的收斂曲線和分類精度。

綜上所述，基于BBO算法的MLP優(yōu)化方法在數(shù)據(jù)分類任務(wù)中具有較好的性能，相較于傳統(tǒng)的PSO、ACO、ES、GA算法，具有更快的收斂速度和更高的分類準(zhǔn)確率。未來，我們將進(jìn)一步研究BBO算法在其他優(yōu)化問題中的應(yīng)用，并探索其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的潛在價值。

?? 部分代碼

% ? ? ?Biogeography-Based Optimization (BBO) trainer for MLP ? ? ? ?%% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?source codes version 1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %clcclear allclose all% For modifying initial parameters please have a look at init.m file display('..........................................................................................')display('BBO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve1,Hamming,best] = BBO(@MLP_Iris, 1, 1, 300); % BBO trainerBest_W_B(1,:)=best;display('..........................................................................................')display('PSO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve2,best]= PSO(@MLP_Iris, 1); ?% PSO trainerBest_W_B(2,:)=best;display('..........................................................................................')display('GA is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve3,best]= GA(@MLP_Iris, 1); % GA trainerBest_W_B(3,:)=best;display('..........................................................................................')display('ACO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve4,best]= ACO(@MLP_Iris, 1); % ACO trainerBest_W_B(4,:)=best;display('..........................................................................................')display('ES is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve5,best]= ES(@MLP_Iris, 1); % ES trainerBest_W_B(5,:)=best;display('..........................................................................................')display('PBIL is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve6,best]=PBIL(@MLP_Iris, 1); % PBIL trainerBest_W_B(6,:)=best; % Calculating classification rates load iris.txt x=sortrows(iris,2); H2=x(1:150,1); H3=x(1:150,2); H4=x(1:150,3); H5=x(1:150,4); T=x(1:150,5); H2=H2'; [xf,PS] = mapminmax(H2); ?% Normalzation of input I2(:,1)=xf; H3=H3'; [xf,PS2] = mapminmax(H3); % Normalzation of input I2(:,2)=xf; H4=H4'; [xf,PS3] = mapminmax(H4); % Normalzation of input I2(:,3)=xf; H5=H5'; [xf,PS4] = mapminmax(H5); % Normalzation of input I2(:,4)=xf; Thelp=T; T=T'; [yf,PS5]= mapminmax(T); ? % Normalzation of output T=yf; T=T'; ? ?for i=1:6 ? ? ? ?Rrate=0; ? ? ? ?W=Best_W_B(i,1:63); ? ? ? ?B=Best_W_B(i,64:75); ? ? ? ?for pp=1:150 ? ? ? ? ? ?actualvalue=my_MLP(4,9,3,W,B,I2(pp,1),I2(pp,2), I2(pp,3),I2(pp,4)); ? ? ? ? ? ?if(T(pp)==-1) ? ? ? ? ? ? ? ?if (actualvalue(1)>=0.95 && actualvalue(2)<0.05 && actualvalue(3)<0.05) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Rrate=Rrate+1; ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ?if(T(pp)==0) ? ? ? ? ? ? ? ?if (actualvalue(1)<0.05 && actualvalue(2)>=0.95 && actualvalue(3)<0.05) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Rrate=Rrate+1; ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ?if(T(pp)==1) ? ? ? ? ? ? ? ?if (actualvalue(1)<0.05 && actualvalue(2)<0.05 && actualvalue(3)>=0.95) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Rrate=Rrate+1; ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ?end ? ? ? ?Final_Classification_Rates(1,i)=(Rrate/150)*100; ? ?end display('--------------------------------------------------------------------------------------------') display('Classification rate') display(' ? BBO ? ? ? PSO ? ? ? GA ? ? ? ACO ? ? ? ES ? ? ? PBIL') display(Final_Classification_Rates(1:6)) display('--------------------------------------------------------------------------------------------') figure('Position',[500 500 660 290])%Draw convergence curvessubplot(1,2,1);hold ontitle('Convergence Curves')semilogy(cg_curve1,'Color','r')semilogy(cg_curve2,'Color','k')semilogy(cg_curve3,'Color','b')semilogy(cg_curve4,'Color','r')semilogy(cg_curve5,'Color','g')semilogy(cg_curve6,'Color','c')xlabel('Generation');ylabel('MSE');axis tightgrid onbox onlegend('BBO','PSO', 'GA', 'ACO', 'ES', 'PBIL')%Draw classification ratessubplot(1,2,2);hold ontitle('Classification Accuracies')bar(Final_Classification_Rates)xlabel('Algorithm');ylabel('Classification rate (%)');grid onbox onset(gca,'XTickLabel',{'BBO','PSO', 'GA', 'ACO', 'ES', 'PBIL'});

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

S. Mirjalili, SM Mirjalili, A. Lewis, Let A Biogeography-Based Optimizer Train Your Multi-Layer Perceptron, Information Sciences, In press, 2014, DOI: http://dx . doi.org/10.1016/j.ins.2014.01.038

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合