الگوریتم رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده و بکارگیری آن در بهبود بازشناسی الگو در شبکه عصبی پرسپترون های چند لایه

علی رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسایل بهینه سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می برد. در این مقاله، نسخه جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می شود. در سیاست جذب نسخه پیشنهادی، هرمستعمره از طریق تعریف بردار متعامد نوینی، فضای حرکت به سمت استعمارگر را جستجو می کند. همچنین احتمال انتخاب امپراطوری های قدرتمند، از طریق تابع توزیع بولتزمان تعریف شده و عمل انتخاب از طریق روش چرخ رولت انجام گرفته است. از الگوریتم پیشنهادی برای آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) جهت طبقه بندی مجموعه داده های استاندارد، از جمله یونسفر و سونار استفاده شده است. برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم و بررسی میزان تعمیم پذیری شبکه عصبی آموزش دیده با نسخه پیشنهادی، از روش اعتبارسنجی متقابل K-Fold استفاده شده است. نتایج بدست آمده از شبیه سازی ها، کاهش خطای آموزش شبکه و همچنین بهبود تعمیم پذیری الگوریتم پیشنهادی را تایید می کند.