基于合作式协同进化算法的神经网络优化.pdf

收稿日期“ , - A B 6 . - “ “ 第 H D I J K L ; HM; L N O G 9 L P 8 I QL ; L ; RST O K ; D R 8F H ; UU U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U “ 文章编号 . ’ “ * . . 基于合作式协同进化算法的神经网络优化 孙晓燕/高振/巩敦卫 ’中国矿业大学 信息与电气工程学院/江苏 徐州“ “ - * 摘要针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足/提出合作式协同进化遗传算法实现神经网 络结构和权值同步优化方法首先/结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点/给 出种群分割方法V其次/为了实现结构和权值的同步优化/提出一种新的混合编码方法/并根据该 混合编码方法设计新的交叉和变异算子V然后/根据编码结构W代表个体和合作团体之间的关系/ 提出一种新的结构优化方法V再次/给出进化过程所需代表个体选择W适应度构造方法等最后/ 通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性 关键词遗传算法V合作式协同进化算法V神经网络 中图分类号T X“ , I EO G H D EO P ] G _ H 9 O ‘ ; J [ O G H P L N OJ . a N D P L ; H G 8YD R G L P K b MEc L H . dH ; /e YZf K O ; /e Z Eeg ; . ]O L ’ b K D I h ; I G H P L ;H ; ‘a D O P G L H D a ; R L ; O O G L ; R / J K L ; HM; L N O G 9 L P 8 I QL ; L ; RST O K ; D R 8 /c \ K /F L H ; R 9 “ “ - /J K L ; H * i j k l m 4 n l T K O [ P L L \ H P L ; I; O G H D ; O P ] G 9 P G P G OH ; ‘L P 9]O L R K P 9o H 9 O ‘ ; [ O G H P L N O . O N D P L ; H G 8R O ; O P L H D R G L P K L 9[ G [ 9 O ‘I G9 OD L L P H P L ; 9 I ; N O ; P L ; H D R O ; O P L H D R G L P K [ P L L \ L ; R; O G H D ; O P ] G p L G 9 P D 8 /[ [ D H P L ;[ H G P L P L ;O P K ‘ D R 8L 9[ G O 9 O ; P O ‘o 8 o L ; L ; R K H G H P O G L 9 P L 9 Io P KP K O [ O G H P L N O . O N D P L ; H G 8R O ; O P L H D R G L P K H ; ‘P K O; O G H D ; O P ] G b O ; ‘ D 8 /H ; N O D L 7 O ‘O ; ‘ L ; RO P K ‘L 9 H D 9 [ P I G ]H G ‘P [ O G I G 9 8 ; K G ; H D [ P L L \ H P L ; I 9 P G P G OH ; ‘]O L R K P 9 IP K O; O G H D; O P ] G X G [ O G G 9 9 N O GH ; ‘ P H P L ; [ O G H P G 9]O G O ‘ O 9 L R ; O ‘o H 9 O ‘ ;P K OO ; ‘ L ; RO P K ‘ EO 7 P /H; N O D 9 P G P G O [ P L L \ H P L ;P O K ; L q OL 9R L N O ; H G ‘ L ; RP P K O G O D H P L ; 9 K L [H ; RO ; ‘ L ; R /G O [ G O 9 O ; P H P L ;H ; ‘ [ O G H P L N O R G [ r O [ G O 9 O ; P H P L N O L ; ‘ L N L ‘ H D 9 O D O P L ; RH ; ‘I L P ; O 9 9O N H D H P L ; RH G OR L N O ; p L ; H D D 8 /P K OP ] . 9 [ L G H D [ G o D O L 9 9 O ‘P N H D L ‘ H P OP K OO I I L L O ; 8 I P K OH D R G L P K [ G O 9 O ; P O ‘L ;P K L 9 [ H [ O G sB tu v m w k R O ; O P L H D R G L P K V [ O G H P L N O . O N D P L ; H G 8H D R G L P K V; O G H D ; O P ] G [ P L L \ H P L ; 神经网络’ EO G H D EO P ] G /EE*具有强大的 学习能力和信息表示能力/因此被广泛地应用于模 型预测x yW模式识别x “ yW图象处理等领域x E- F. G - ,H - I * A 虚线框分别由子种群编码表示子种群依次记 为 J K6 J K L J KM分别代表各层之间的关系如 J K6子种群个体表示隐层和输入层之间连接关系及 权值 J K 子种群个体表示第二隐层和第一隐层之 间的连接及权值依次类推 9 N 编码方案 为了同步优化网络结构和权值给出新的编码 方法该方法适用于所有子种群编码基本思想是 对神经网络的拓扑结构部分采用二值编码权值部 分采用实值编码1 6 6 3 拓扑结构编码 M 6 M L MO分别代表神经网络 的各层如图6中O PQ ’记O 6 O L OO为各层对应 的节点数 R M 6 S O TO6U R M S O VTOU L R M O W6 S O OTOO W6U分别代表各 层之间的连接关系矩阵下标为矩阵维数若某元 素R M XW6 S Y Z UP6 S [X[O 6 [Y [OX 6 [Z [OXW6U 表示 第X层的第Y个节点与第XW6层的第Z个节点之 间的连接存在’若为7则表示不存在以图为例 则V个子网的结构编码矩阵依次为 图前向神经网络编码 * ; OL M D M E U B, / - M 8 HN F E A CL 9 6 9 A A C 6 9 9 IBN N G 6 D E 6 8 9 . ; L YZ B.R L/ [BM 8 8 N A C E 6 \ AD 8 A \ 8 G F E 6 8 9 C 7 C D 5 6 E A D E F C AW 8 C A \ 8 G \ 6 9 D 8 I N E A I F J D 8 HN 8 9 A 9 E , / - L \ 8 G F E 6 8 9 C 7M 8 HN F E 6 8 9 . 3 L 4MP.X L Y L 4/ Z ZF G E 6 8 J ] A D E 6 \ AD 8 8 N A C E 6 \ AD 8 A \ 8 G F E 6 8 9 8 W C E 6 W 6 D 6 G 9 A F C G9 A E U8 C V “HF G E 6 8 J ] A D E 6 \ AD 8 8 N A C E 6 \ A 9 A E U8 C V , / - A F C GA E U8 C V . A D 5 9 8 G 8 7“ L 9 G 6 5 L I 6 E 6 8 9 被L 6 M 8 HN A 9 I A ‘收录后. b中国矿业大学学报c “英文版 0 0 年第*期o第期o第期共 篇 文章中有 篇被L 6 M 8 HN A 9 I A ‘收录p b中国矿业大学学报c中文版 0 0 年前期* 0篇文章中共有* 篇文章被L 6 M 8 HN A 9 I A ‘收录p b摘自L 9 6 9 A A C 6 9 q6 G G A c ** 第*期孙晓燕等基于合作式协同进化算法的神经网络优化 万方数据