PSO-BP混合算法优化前馈神经网络训练：提升收敛速度与精度

本文主要探讨了一种结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和反向传播（Back Propagation, BP）算法的混合训练策略，用于前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）的学习过程。传统的PSO算法在全局搜索初期表现出快速收敛的优势，但当接近全局最优解时，其搜索效率会显著降低。相比之下，梯度下降法在接近全局最优时能实现更快的收敛速度，并且具有较高的收敛精度。 为了克服这些局限性，作者提出了一种创新的混合PSO-BP算法。该算法利用了PSO强大的全局搜索能力，同时结合了BP的局部搜索优点。其中的关键改进包括引入一种新颖的惯性权重选择策略，以动态调整粒子的行为，使其能够在搜索的不同阶段之间灵活切换。此外，文章还探讨了三种不同的粒子编码策略，每种策略适用于不同问题领域，以提高算法的适应性和效率。 在混合搜索阶段，PSO-BP算法采用启发式方法，在粒子群搜索达到一定条件后逐步过渡到梯度下降搜索，这有助于加速收敛并保持较高的精确度。实验结果表明，与自适应粒子群优化算法（Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO）和单独的BP算法相比，提出的PSO-BP混合算法在收敛速度和收敛精度方面均表现出更好的性能。这对于深度学习和神经网络训练中的复杂优化问题具有重要意义，展示了混合优化策略在提高训练效率和精度方面的潜力。