篇名 | 文化進化演算法於類神經網路的訓練 |
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卷期 | 30:4 |
並列篇名 | Cultural Evolution Algorithm for Artificial Neural Network Learning |
作者 | 邱進東 、 郭信川 、 林青海 |
頁次 | 195-204 |
關鍵字 | 最佳化 、 船舶穩度 、 類神經網路 、 文化進化演算法 、 Optimum design 、 Differential evolution algorithms 、 Garbage can decision-making model 、 Design optimization of structures 、 EI 、 Scopus |
出刊日期 | 201111 |
多元文化種的演變過程包括初始形成、各文化種間的特性傳遞、感染以及學習的行為等階段。本文仿多元文化種的演化概念為架構,提出族群式演算法,稱為文化進化演算法。利用此演算法訓練類神網路,首先應用於非線性函數之預測模式建構,并與倒傳遞演算法比較,所得訓練與測試誤差值皆小於倒傳遞演算法。最後,利用此演算法於類神網路之船舶穩度多數預測模型建構訓練,且與回歸分析法比較,結果顯示預測的誤差皆小於回歸分析法。
The process of cultural evolution includes the initial good habitat, the transmission, influence and learning behaviors between cultural species. Borrowing from the concept of multi-cultural population evolution, this paper proposes a hybrid population-based evolution algorithm, named Cultural Evolution Algorithm, to find the global optimum. When applied to neural network training for modeling a prediction model of a nonlinear function, this algorithm achieves trained errors less than the backward propagation algorithm. Finally, this algorithm is used to train a neural network to establish the prediction model of the vessel stability parameters. Compared with the regression analysis, our algorithm gives smaller predicted errors.