Optimization of feedforward neural network by Multiple Particle Collision Algorithm

Inverter air conditioner intelligent system design

“…Sonuç olarak YAK algoritmasının insan hareketlerinin sınıflandırılmasında kullanılan yüksek performanslı çok katmanlı ağ yapısının parametrelerinin belirlenmesinde yüksek başarı gösterdiği gözlemlenmiştir. [25]'daki çalışmaya benzer bir şekilde, yapay arı kolonisi algoritması uygulanarak ağın 4 adet parametresi için optimizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Optimize edilecek parametreler gizli katmandaki nöron sayısı, öğrenme oranı, momentum sabiti ve aktivasyon fonksiyonunun türü olarak seçilmiştir.…”

Physics‐based search and optimization: Inspirations from nature

“…Luz, Becceneri, and Velho () proposed a multi‐particle PCA (MPCA) based on canonical PCA, where several particles are used and applied to a group of inverse problems such as radiative transference and localization of polluting sources. MPCA has been applied to automatic configuration of neural network architecture or topology learning (Anochi & de Campos Velho, ) and flight dynamics parameters determination (Sumida, Velho, Luz, Cruz, & Góes, ).…”

Multi-Particle Collision Algorithm with Hooke Jeeves applied to the damage identification in a Kabe Problem

“…Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA) [1] is a metaheuristic algorithm based on the physics in the nuclear reactor. This algorithm has been successfully used in the solution of optimization problems such as fault diagnosis [2], automatic configuration of neural networks applied to different problems such as atmospheric temperature profile 2 identification [3], data assimilation [4], climate prediction [5] and damage identification [6][7][8].…”