36、人工神经网络中的权重优化：改进的帝王蝶优化算法

人工神经网络中的权重优化：改进的帝王蝶优化算法

1. 引言

在神经网络学习过程中，虽然已有众多算法被提出，但仍需开发更高效的算法，以克服梯度消失、收敛缓慢和过早收敛等问题。为此，提出了一种改进的帝王蝶优化（MBO）算法，用于神经网络训练。MBO是一种新颖的算法，已被证明是强大的优化器。研究表明，不同算法在探索和开发能力上各有优劣，改进和混合算法可以减少现有算法的弱点，使其更适用于特定的现实优化问题。

2. 背景与相关工作

自然启发的随机方法常用于训练神经网络，这些算法主要分为两类：群体智能元启发式算法（SI）和基于进化的算法（EA）。

2.1 群体智能元启发式算法（SI）

SI算法受昆虫、鸟类、鱼类等动物群体行为的启发。科学家对这些行为建立数学模型，创造了大量SI算法。一些著名的SI算法包括：
- 人工蜂群算法（ABC） ：受蜜蜂群体觅食行为启发，是基于种群的算法，食物源位置代表优化问题的可能解，解的质量取决于花蜜量。
- 蝙蝠算法（BA） ：基于小蝙蝠在狩猎和寻找猎物时使用的回声定位。
- 萤火虫算法（FA） ：模拟萤火虫群体的闪光行为，较暗的萤火虫会飞向较亮的萤火虫。

此外，一些新型SI算法，如飞蛾搜索算法（MSA）和帝王蝶优化算法（MBO），在解决各种领域的问题中表现出色，无论是原始实现还是混合实现。

一些最新的SI算法实现包括增强蜻蜓算法、灰狼优化器（GWO）、花授粉算法（FPA）、鲸鱼优化算法（WOA）和树生长算法（TGA）。SI算法已成功应