果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）是一种启发式优化算法，受果蝇觅食行为的启发。将其应用于优化BP神经网络，主要是为了寻找BP神经网络中的最佳权重和偏置值。以下是一个基本的流程：
-
初始化：
- 设定果蝇算法的参数，如种群大小（果蝇数量）、迭代次数、搜索空间的范围等。
- 初始化果蝇群体的位置，这些位置将代表BP神经网络中的权重和偏置的初始值。
-
果蝇算法迭代：
- 对于每一只果蝇，进行以下操作：
- 根据某种策略（如随机或基于历史信息）更新果蝇的位置，即更新BP神经网络的权重和偏置值。
- 使用更新后的权重和偏置值来构建BP神经网络。
- 使用训练数据集训练这个网络，并记录其在验证数据集上的性能（如准确率、误差等）。
- 根据果蝇算法的评价函数（可以是验证数据集上的性能指标）来评估每只果蝇的适应度。
- 选择适应度高的果蝇进行繁殖，生成新的果蝇种群。这可以通过选择、交叉和变异等操作来实现。
- 对于每一只果蝇，进行以下操作：
-
终止条件判断：
- 如果达到预设的迭代次数或满足其他停止条件（如连续多次迭代性能无显著提升），则停止迭代。
- 否则，返回步骤2继续迭代。
-
输出最终结果：
- 选择在验证数据集上性能最好的BP神经网络作为最终结果。
- 使用测试数据集评估这个网络的性能，并输出评估结果。
完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89238786
MATLAB部分主程序:
程序结果:
果蝇算法优化得到的最优目标函数值
bestvalue =
2
果蝇算法优化得到的最优染色体
bestfoamat =
1 至 6 列
0.988013453737499 1.24848767449478 2.63139228302966 -2.45689062435166 1.09759174670344 -2.3276964551277
7 至 12 列
-1.45250094947559 -2.48403512345446 -2.83742821992485 -2.40487538087679 1.5645881638817 1.71939907522149
13 至 18 列
1.51535693707892 -1.20921676590878 -1.40031344243859 1.83816894972747 -0.766932983833384 1.79162844928499
19 至 24 列
1.11253199621565 -0.427120294063871 -1.79103777150325 -1.00246713626167 2.10817146497831 -0.787418623548274
25 至 30 列
-0.118634739100358 -0.0478901154423192 -0.140215822855959 0.777481248134257 0.499079194380242 -0.189891215775598
31 至 36 列
0.00330242667044278 -0.556433886025526 -0.275880369518623 0.151291751485942 -0.681965176365831 1.06366911434983
37 至 42 列
0.685298505199533 -0.029015590109355 -0.324475441232236 -0.0906526312234429 -2.62539591455152 -2.14185139714429
43 至 48 列
-1.28210992851412 0.152196157150784 0.0358317522134368 -1.00317626784754 -2.20146275860155 -2.71384316208486
49 至 50 列
0.545368765661898 -0.0313240323983621
FOA-BP预测指标
premat_FOABP =
42 0
1 7
vmat_FOABP =
1
0.875
accuracy_FOABP =
0.98
FOA-BP神经网络预测准确率(%)=
FOABPa =
98
BP预测指标
premat_BP =
37 5
1 7
vmat_BP =
0.880952380952381
0.875
accuracy_BP =
0.88
BP神经网络预测准确率(%)=
BPa =
88
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