38、粒子群优化算法在神经网络训练与供水系统压力计算中的应用

粒子群优化算法在神经网络训练与供水系统压力计算中的应用

1. 竞争协同进化粒子群优化器分析

1.1 实验结果

实验结果如表 1 所示。最显著的发现是，最终的 F - 度量平均值为 91.5899，远高于判定训练发生所需的 63.444。另一个值得注意的结果是，玩家 1 和玩家 2 的 F - 度量比之前更接近，但玩家 1 的表现仍略好。尤其值得注意的是，比较两位玩家的标准差时，发现玩家 2 的标准差几乎是玩家 1 的两倍。由于这不是本研究的重点，进一步分析其原因留作未来工作。

玩家	均值	最小值	最大值	标准差
玩家 1	97.192	90.3	99.54	2.11540
玩家 2	85.9878	76.785	91.435	4.03593
平均值	91.5899	87.81	94.425	2.02789

1.