文献类型：期刊文章

作　　者：刘威[1,2] 付杰[1,2] 周定宁[3] 王薪予[1,2] 成秘[1,2] 黄敏[1,2] 靳宝[1,2] 牛英杰[1,2]

LIU Wei;FU Jie;ZHOU Ding-ning;WANG Xin-yu;CHENG Mi;HUANG Min;JINBao;NIU Ying-jie(College of Science,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China;Institute of Intelligent Engineering and Mathematics,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China;Business Big Data Technology Co.,Ltd,Chengdu 610000,China)

机构地区：[1]辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新123000 [2]辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院,辽宁阜新123000 [3]成都数联铭品科技有限公司,成都610000

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(51974144,71771111,51874160);辽宁工程技术大学学科创新团队项目(LNTU20TD-01,LNTU20TD-07)。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：10

起止页码：2339-2349

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对郊狼优化算法优化性能弱及多样性低等问题,提出一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(ICCOA).首先,在个体迭代更新过程加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部开发能力保持平衡的同时提高算法的搜索速度;其次,加入基于Tent混沌映射的混沌干扰机制,将种群中部分较差个体经过映射产生新个体,进而增大种群多样性;接着,为了验证ICCOA算法的优化能力,分别在10、30和100维度下进行函数优化测试,并与5种优化算法进行比较,其实验结果表明ICCOA算法具有良好的优化性能;最后,将ICCOA算法应用于BP神经网络参数优化,提出新的神经网络模型(ICCOABP),并与标准神经网络、基于遗传算法的BP神经网络参数优化方法一同应用于机器学习的分类任务进行性能比较,实验结果表明ICCOABP算法具有高效性.

关 键 词：郊狼优化  反时限 Tent混沌映射  神经网络 机器学习  

分 类 号：TP273]