基于生物地理学的优化算法（BBO）用于训练多层感知器（MLP）【多种算法进行比较】（Matlab代码实现）

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💥1 概述

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多层感知器（MLP）作为使用最广泛的神经网络（NN）之一，已被应用于许多实际问题。MLP 需要针对特定应用程序进行培训，经常会遇到局部最小值、收敛速度和初始化敏感性问题。本文建议使用最近开发的基于生物地理学的优化（BBO）算法来训练MLP以减少这些问题。为了研究BBO在训练MLP中的效率，使用了五个分类数据集以及六个函数近似数据集。将结果与5种著名的启发式算法反向传播（BP）和极限学习机（ELM）在局部最小值的捕获、结果精度和收敛率方面进行了比较。结果表明，利用BBO训练MLP明显优于目前的启发式学习算法和BP。此外ÿ