粒子群优化BPNN的python实现代码.rar

粒子群优化算法对BPNN进行超参数优化的python代码实现，亲测可用

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri Apr 13 20:40:15 2018

@author: wanglei
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from datasets import LoadData
from datasets import Fitness
from keras.models import Sequential
from keras.layers import DenseDropoutActivation
from keras.optimizers import AdamSGD
from keras.utils.visualize_plots import figures  
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np

#数据导入
data = LoadData.load_data（）
train_input = data[‘train_input‘]
train_output = data[‘train_output‘]
test_input = data[‘test_input‘]
test_output = data[‘test_output‘]

#神经网络参数设置
inputnum = train_input.shape[1]
hiddennum = 12
outputnum = train_output.shape[1]

#PSO 参数设置
pso_c1 = 1.499455
pso_c2 = 1.49445

pso_maxgen = 200
pso_sizepop = 30 #pso 种群中粒子数
pso_longpop = inputnum*hiddennum+hiddennum*outputnum+hiddennum+outputnum

pso_Vmax = 1
pso_Vmin = -1
pso_popmax = 5
pso_popmin = -5

# 粒子位置/速度初始化
pso_pop = 10 * np.random.rand（pso_sizepoppso_longpop） -5
pso_V = 2 * np.random.rand（pso_sizepoppso_longpop） -1

# 评价粒子适应度
pso_fitness = np.random.rand（pso_sizepop1） +5
i = 0 #pso种群粒子长度迭代index
while i < pso_sizepop:
    
    print （ ‘fitness: ‘ + str（i））
    pso_fitness[i]=Fitness.fit（train_inputtrain_outputtest_inputtest_outputpso_pop[i]）
    i = i +1

pso_fitBest = pso_fitness.min（）
pso_fitBest_index = np.argmin（pso_fitness） 
pso_zbest = pso_pop[pso_fitBest_index] #全局最佳
pso_gbest = pso_pop #个体最佳 初始为pop初始值
pso_zbest_fit = pso_fitBest #全局最佳值的适应度
pso_gbest_fit = pso_fitness
fit_history = []

fit_history.append（pso_zbest_fit）

#PSO 迭代
j = 0 # pso种群迭代代数index
k = 0 # pso种群粒子长度迭代index
while j < pso_maxgen:
    print （ ‘gen:‘ + str（j））
    
    while k < pso_sizepop:
        print（ ‘gen:‘ + str（j） + ‘pop update:‘ + str（k））
        
        #速度更新
        pso_V[k] = pso_V[k] + pso_c1 * np.random.random_sample（） * （pso_gbest[k] - pso_pop[k]） + pso_c2 * np.random.random_sample（） * （pso_zbest - pso_pop[k]）
        #超过界限的置为界限
        pso_V[k][np.argwhere（pso_V[k] > pso_Vmax）] = pso_Vmax
        pso_V[k][np.argwhere（pso_V[k] < pso_Vmin）] = pso_Vmin
        
        #位置更新
        pso_pop[k] = pso_pop[k] + 0.2 *  pso_V[k]
        pso_pop[k][np.argwhere（pso_pop[k] > pso_popmax）] = pso_popmax
        pso_pop[k][np.argwhere（pso_pop[k] < pso_popmin）] = pso_popmin    
        
        #自适应变异
        if np.random.random_sample（） > 0.95:
            pso_pop[k][np.random.randint（0pso_longpop）] = 10 * np.random.random（） -5
                   
        pso_fitness[k]=Fitness.fit（train_inputtrain_outputtest_inputtest_outputpso_pop[k]）
        k = k + 1
        
    #更新个体/群体最优值
    k = 0
    while k < pso_sizepop:
        print （‘gen:‘ + str（j） + ‘ best update‘ + str（k））
        if pso_fitness[k] < pso_gbest_fit[k]:
            pso_gbest[k] = pso_pop[k]
            pso_gbest_fit[k] = pso_fitness[k]
            
        if pso_fitness[k] < pso_zbest_fit:
            pso_zbest = pso_pop[k]
            pso_zbes

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3345  2018-04-13 20:43  PSO.py

     文件       2773  2018-07-17 20:42  PSO_BP.py

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