37、智能算法在神经网络与无线通信功率控制中的应用

智能算法在神经网络与无线通信功率控制中的应用

人工蜂群算法与模块化神经网络（ABC - MNN）

在处理复杂的分类和回归问题时，传统的神经网络架构在输入数量增加或问题复杂度上升时，性能往往会迅速下降。为了解决这一问题，提出了将人工蜂群算法（ABC）与模块化神经网络（MNN）相结合的新混合算法——ABC - MNN。

ABC - MNN 算法流程

1. 生成新解 ：根据选择概率 $p_i$ 从解 $x_i$ 为旁观者生成新解 $v_i$，并对其进行评估。
2. 贪心选择 ：应用贪心选择过程，保留更优的解。
3. 侦察蜂更新 ：确定需要放弃的解（如果存在），并使用公式（4）随机生成新解 $x_i$ 进行替换。
4. 记录最优解 ：记录到目前为止获得的最优解 $globalx$。
5. 循环终止条件 ：重复上述步骤，直到达到最大循环次数 $MCN$ 或最小误差 $min(e)$ 小于目标值 $goal$。

ABC - MNN 模型结构

ABC - MNN 算法主要由数据划分模块（DDM）、ABC - NNi 模块和集成模块（IM）组成，其结构如下：

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