matlab代码 基于生物地理学算法 (BBO) 优化多层感知器MLP实现数据分类含 PSO、ACO、ES、GA 算法对比

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🔥 内容介绍

基于生物地理学算法 (BBO) 优化多层感知器MLP实现数据分类含 PSO、ACO、ES、GA 算法

生物地理学算法 (BBO) 是一种基于生物地理学理论的启发式算法，它模拟了生物种群在地理环境中的迁徙和适应过程。这种算法被广泛应用于解决优化问题，如数据分类、函数优化等。在本文中，我们将介绍如何利用BBO算法优化多层感知器 (MLP) 实现数据分类，并比较其与其他常见优化算法如粒子群算法 (PSO)、蚁群算法 (ACO)、进化策略 (ES)、遗传算法 (GA) 的性能。

多层感知器是一种常见的人工神经网络结构，它由多个神经元层组成，每个神经元层都与下一层全连接。MLP在数据分类、模式识别等领域有着广泛的应用，但其性能很大程度上取决于网络结构和参数的选择。因此，优化MLP的结构和参数对于提高其分类性能至关重要。

在本研究中，我们提出了一种基于BBO算法的MLP优化方法。首先，我们将MLP的结构和参数表示为一个优化问题，其中目标是最大化分类准确率。然后，我们利用BBO算法来搜索最优解，通过模拟生物种群的迁徙和适应过程，不断优化MLP的结构和参数。实验结果表明，基于BBO算法的MLP优化方法在数据分类任务中取得了较好的性能，相较于传统的PSO、ACO、ES、GA算法，具有更快的收敛速度和更高的分类准确率。

与PSO算法相比，BBO算法能够更好地避免陷入局部最优解，同时具有更强的全局搜索能力。与ACO算法相比，BBO算法能够更快地收敛到最优解，同时具有更好的鲁棒性。与ES算法相比，BBO算法能够更稳定地优化MLP的结构和参数，同时具有更高的分类准确率。与GA算法相比，BBO算法能够更快地找到最优解，同时具有更好的收敛性能。

基于生物地理学的优化器 (BBO) 被用作多层感知器 (MLP) 的训练器。当前的源代码是用于解决虹膜分类问题的 BBO-MLP 训练器的演示。本次提交中还有其他训练器：粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、遗传算法（GA）、进化策略（ES）和基于概率的增量学习（PBIL）。BBO-MLP 的分类精度在 main.m 文件末尾计算，并与 PSO、ACO、ES、GA 和 PBIL 的分类精度进行比较。最后绘制了各算法的收敛曲线和分类精度。

综上所述，基于BBO算法的MLP优化方法在数据分类任务中具有较好的性能，相较于传统的PSO、ACO、ES、GA算法，具有更快的收敛速度和更高的分类准确率。未来，我们将进一步研究BBO算法在其他优化问题中的应用，并探索其在神经网络优化中的潜在价值。

📣 部分代码

%      Biogeography-Based Optimization (BBO) trainer for MLP        %%                      source codes version 1                       %%                                                                   %​clcclear allclose all% For modifying initial parameters please have a look at init.m file ​display('..........................................................................................')display('BBO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve1,Hamming,best] = BBO(@MLP_Iris, 1, 1, 300); % BBO trainerBest_W_B(1,:)=best;​display('..........................................................................................')display('PSO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve2,best]= PSO(@MLP_Iris, 1);  % PSO trainerBest_W_B(2,:)=best;​display('..........................................................................................')display('GA is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve3,best]= GA(@MLP_Iris, 1); % GA trainerBest_W_B(3,:)=best;​display('..........................................................................................')display('ACO is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve4,best]= ACO(@MLP_Iris, 1); % ACO trainerBest_W_B(4,:)=best;​display('..........................................................................................')display('ES is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve5,best]= ES(@MLP_Iris, 1); % ES trainerBest_W_B(5,:)=best;​display('..........................................................................................')display('PBIL is training MLP ...')display('..........................................................................................')[cg_curve6,best]=PBIL(@MLP_Iris, 1); % PBIL trainerBest_W_B(6,:)=best;​ % Calculating classification rates   load iris.txt x=sortrows(iris,2);  H2=x(1:150,1); H3=x(1:150,2); H4=x(1:150,3); H5=x(1:150,4); T=x(1:150,5);   H2=H2'; [xf,PS] = mapminmax(H2);  % Normalzation of input I2(:,1)=xf;  H3=H3'; [xf,PS2] = mapminmax(H3); % Normalzation of input I2(:,2)=xf;  H4=H4'; [xf,PS3] = mapminmax(H4); % Normalzation of input I2(:,3)=xf;  H5=H5'; [xf,PS4] = mapminmax(H5); % Normalzation of input I2(:,4)=xf; Thelp=T; T=T'; [yf,PS5]= mapminmax(T);   % Normalzation of output T=yf; T=T';     for i=1:6        Rrate=0;        W=Best_W_B(i,1:63);        B=Best_W_B(i,64:75);        for pp=1:150            actualvalue=my_MLP(4,9,3,W,B,I2(pp,1),I2(pp,2), I2(pp,3),I2(pp,4));            if(T(pp)==-1)                if (actualvalue(1)>=0.95 && actualvalue(2)<0.05 && actualvalue(3)<0.05)                    Rrate=Rrate+1;                end            end            if(T(pp)==0)                if (actualvalue(1)<0.05 && actualvalue(2)>=0.95 && actualvalue(3)<0.05)                    Rrate=Rrate+1;                end              end            if(T(pp)==1)                if (actualvalue(1)<0.05 && actualvalue(2)<0.05 && actualvalue(3)>=0.95)                    Rrate=Rrate+1;                end                          end        end                Final_Classification_Rates(1,i)=(Rrate/150)*100;            end     display('--------------------------------------------------------------------------------------------') display('Classification rate') display('   BBO       PSO       GA       ACO       ES       PBIL') display(Final_Classification_Rates(1:6)) display('--------------------------------------------------------------------------------------------') ​figure('Position',[500 500 660 290])%Draw convergence curvessubplot(1,2,1);hold ontitle('Convergence Curves')semilogy(cg_curve1,'Color','r')semilogy(cg_curve2,'Color','k')semilogy(cg_curve3,'Color','b')semilogy(cg_curve4,'Color','r')semilogy(cg_curve5,'Color','g')semilogy(cg_curve6,'Color','c')xlabel('Generation');ylabel('MSE');​axis tightgrid onbox onlegend('BBO','PSO', 'GA', 'ACO', 'ES', 'PBIL')​%Draw classification ratessubplot(1,2,2);hold ontitle('Classification Accuracies')bar(Final_Classification_Rates)xlabel('Algorithm');ylabel('Classification rate (%)');​grid onbox onset(gca,'XTickLabel',{'BBO','PSO', 'GA', 'ACO', 'ES', 'PBIL'});​​​​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

S. Mirjalili, SM Mirjalili, A. Lewis, Let A Biogeography-Based Optimizer Train Your Multi-Layer Perceptron, Information Sciences, In press, 2014, DOI: http://dx . doi.org/10.1016/j.ins.2014.01.038

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合