Gause竞争型协同进化算法在FNN中的应用

被引：1

作者：

陈海涛

赵有

吴启权

机构：

[1] 张家口职业技术学院计算机系

[2] 天津大学电信学院计算机系

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 34期

关键词：

模拟进化算法; 遗传算法; Gause竞争方程; 竞争型协同进化; 模糊神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

自从60年代J.霍兰提出遗传算法以来,模拟进化算法得到了很大的发展和应用。协同进化算法是针对遗传算法的不足提出,还处于研究初步阶段。该文在竞争型协同进化的基础上,借鉴生态学中物种竞争模型,提出了基于Gause竞争方程的竞争型协同进化算法,并将该算法应用于模糊神经系统的辨识问题上。实验证明,该算法比标准遗传算法、典型竞争型协同进化算法和BP学习算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度,在一定程度上解决了标准遗传算法的不足。

引用

页码：85 / 87+91 +91

页数：4

共 4 条

[1]

遗传算法的基本理论与应用.[M].李敏强等著;.科学出版社.2002,

[2]

模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计.[M].王士同编著;.上海科学技术文献出版社.1998,

[3]

数学生态学.[M].(加)皮　洛(Pielou;E.C.)著;卢泽愚译;.科学出版社.1988,

[4]

Nonlinear Control Design Using Competitive co-evolution..Jean M. Claverie;Kenneth De Jong;Alaaf. Sheta. Robust;.IEEE Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation.2000,

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