Сибирский федеральный университет

Разработанные кооперативный бионический алгоритм (COBRA) на основе нечеткого контроллера и новый коллективный алгоритм на базе дифференциальной эволюции и метода роя частиц (DE+PSO) для решения задач оптимизации функций вещественных переменных были применены для проектирования искусственных нейронных сетей. Работоспособность и целесообразность применения обеих мета-эвристик были продемонстрированы на множестве тестовых задач. Весовые коэффициенты нейронных сетей были представлены в виде вещественных переменных, которые настраивались алгоритмами COBRA с нечетким контроллером или DE+PSO. Полученными нейросетями были решены две задачи классификации (задачи распознавания образов и речи). Исследования показали, что оба алгоритма работают эффективно, несмотря на сложность задач. Таким образом, была подтверждена их работоспособность на практических задачах.