殖民竞争算法优化BP神经网络

资 源 简 介

殖民竞争算法优化BP神经网络

详 情 说 明

殖民竞争算法（Imperialist Competition Algorithm, ICA）是一种受地缘政治启发的群体智能优化算法，其通过模拟国家间的殖民竞争过程来求解复杂优化问题。该算法在优化BP神经网络方面的核心价值在于：它能有效解决传统BP算法因随机初始化权值和阈值导致的收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。

ICA优化BP神经网络的关键步骤分为三阶段：首先，ICA将神经网络权值和阈值编码为"国家"向量，通过同化机制使弱势国家（较差解）向帝国（较优解）靠近；其次，殖民竞争阶段通过轮盘赌选择淘汰弱国并重新分配资源，实现全局探索；最后，当帝国仅剩一个时，其对应的权值阈值组合即为最优解。这种机制使神经网络初始参数具备自适应优化特性。

在风电功率预测场景中，ICA优化的BP网络表现出两大优势：一方面，算法通过离散化处理风速、温度等气象数据作为网络输入时，能自动平衡各特征参数的权重分配；另一方面，帝国衰落与新生机制可动态调整网络结构复杂度，避免过拟合问题。实际应用表明，相比传统BP网络，ICA优化后的预测模型平均误差可降低15%-20%。

该方法的创新性在于将政治实体竞争中的资源分配策略转化为参数优化过程，其收敛速度明显快于遗传算法和粒子群优化。未来可进一步探索多目标ICA版本在神经网络超参数调优中的应用潜力。