广义回归神经网络预测适应值的人工植物算法

广义回归神经网络预测适应值的人工植物算法
余兵;张国有;崔志华
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2013(000)007
【摘要】Artificial plant optimization algorithm(APOA)is a recent proposed evolutionary computation in which the growing process of one tree is mapped into the optimized problem. It is suitable to solve the prob lem of high dimensional multi-modal optimization. One main difficulty in applying APOA to a real-world ap plication is that APOA usually need a large number of fitness evaluations before a satisfying result can be ob tained. This paper introduces a new“training GRNN using APOA”(GAPOA) that does not evaluate all new branch positions owning a fitness by the real fitness function and associated reliability fitness of each branch of the plant. This paper undertakes generalized regression neural network (GRNN) to approximate fitness in Arti ficial Plants Optimization Algorithm.%人工植物算法是最近几年提出来的一种新颖的智能优化算法，把一个植物的生长过程映射为一个智能优化问题。

它为那些高维多模问题提出了一种新的解决方法，但是，当把人工植物算法应用到现实问题中时，有时会遇到适应值很耗时的计算，如优化目标和随机问题中存在随机因素的不确定规划问题，或适应值需要通过很多复杂计算才能近似计算等问题。

所以，在人工植物算法中需要采取一些预测适应值的策略，采取了基于代进化控制的结合神经网络预测模型的策略（GAPOA）。

【总页数】3页(P18-20)
【作者】余兵;张国有;崔志华
【作者单位】太原科技大学复杂系统与计算机智能研究所,太原,030024;太原科技大学复杂系统与计算机智能研究所,太原,030024;太原科技大学复杂系统与计算机智能研究所,太原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
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