Gause竞争型协同进化算法在FNN中的应用

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。

基于竞争方程的竞争型协同进化算法及应用

协同进化算法是近年来针对遗传算法的不足而兴起的,还处于研究初步阶段。本文在竞争型协同进化的基础上,借鉴生态学中种群竞争的Gause竞争模型,提出了Gause竞争型协同进化模型及算法,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,它在一定程度上解决了标准遗传算法的不足。