（最新水论文方法加入多目标鲸鱼寻优和帕累托前沿解）六种最新智算法优化BP神经网络（豪冠猪(CPOBP)、蜻蜓（DABP）、矮猫鼬、阿里巴巴、人工大猩猩、合作）

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视频内容：
1. 六种智能算法优化BP神经网络详细讲解
2.一种全新的论文大法：改进型智能算法优化BP+多目标优化算法（创新性+工作量）
3.如何使用BP神经网络预测数据
CPO_BP：（2024最新算法）冠豪猪算法优化BP神经网络
DMOA_BP： （2023）矮猫鼬算法优化BP神经网络
CSA_BP：（2021年新型元启发式优化方法（合作优化）
AFT_BP:(阿里巴巴与四十大盗算法优化BP神经网络)
DA_BP:(蜻蜓算法2019)
GTO_BP:(人工大猩猩部队算法优化BP神经网络
   多目标优化算法：带约束  不带约束
 (具体数学表达式)白箱模型 灰箱模型（CPO-BP/SVM/RF/Elman/Lstm）
     多目标算法        鲸鱼  遗传   灰狼
1.冠豪猪优化算法 (CPO)
CPO 算法是一种基于生物启发的优化算法，其灵感来源于豪猪的防御机制。豪猪在遇到威胁时会竖起刺毛，并释放出气味，从而吓退敌人。CPO 算法将豪猪的刺毛模拟为搜索空间中的解，并将刺毛的长度和方向与解的优劣程度联系起来。算法通过不断调整解的刺毛长度和方向，逐步找到最优解。
CPO 算法的主要步骤如下：
初始化豪猪群体，并随机生成每个豪猪的刺毛长度和方向。
评估每个豪猪的适应度，即解的优劣程度。更新豪猪的刺毛长度和方向，使其朝着更优的解方向移动。重复步骤 2-3，直到满足停止条件。
2.冠豪猪算法优化bp神经网络（CPO-BP 算法）
CPO-BP 算法将 CPO 算法与 BPNN 结合，利用 CPO 算法优化 BPNN 的权重和阈值，从而提升模型的预测精度。
CPO-BP 算法流程如下：
利用 CPO 算法初始化 BPNN 的权重和阈值。
使用训练数据对 BPNN 进行训练，并计算误差。
将误差作为 CPO 算法的适应度函数，更新豪猪的位置和刺的大小。重复步骤 2-3，直至满足停止条件。
DMOA_BP： 矮猫鼬算法优化BP神经网络
原理：
1.矮猫鼬优化算法（DMOA）
矮猫鼬优化算法（DMOA）是一种新型的群体智能优化算法，该算法模拟了非洲矮猫鼬觅食和躲避天敌的行为，具有以下特点：
•	具有较强的全局搜索能力；
•	对参数调整不敏感；
•	可以有效地避免陷入局部最优解。
CSA_BP：（合作优化算法bp神经网络
原理：
1.	合作优化算法（CSA）
是一种新型元启发式优化算法，该算法受现代企业团队协作行为的启发，具有搜索速度快、寻优能力强的特点。CSA算法通过团队组建，团队沟通，反思学习，内部竞争四个主要操作模拟了现代企业团队协作行为，最后选取最优解。
1）团队组建阶段
在这一阶段，随机确定团队中的所有员工，在评估所有解决方案的绩效后，从初始群体中选择M∈[1,I]领导解决方案，形成外部精英集。公式如下
其中 是当前群体的解决方案的数量。 是第i个解在第k周期的第j值。φ(L, U)是生成均匀分布在[L, U]范围内的随机数的函数。
（2）团队沟通阶段
每个员工都可以通过与董事长、董事会、监事领导的信息交流获得新的信息。数学模型如下式表示：
其中 是第k+1个循环时第i群解的第j值。团队沟通过程包括董事长知识A、董事会集体知识B和监事会集体知识C三个部分。董事长从董事会中随机抽取，模拟轮换机制，董事会和监事的成员在计算B和C时被赋予相同的职位。数学模型如下式表示：
其中 是第k个周期中第i个个人最y优解的第j个值。 是从第一个循环开始到第k个循环的第n个全局知名解的第j个值。ind是集合{1,2，…， m}。 表示从外部精英集合中随机选择的董事长获得的知识。 和 分别是从迄今为止发现的M个全球最优解和 个个人最优解中获得的平均知识。α和β为调整 和 影响程度的学习系数。
智能算法改进方式：
1.初始化种群：
a.混沌映射（23种cubic,cricle,tent）（数学非线性微分方程没解析解图形描述解）
b.反对立学习/复合策略反对立学习（cobl）
c.Levy飞行
d.最优拉丁超立方/拉丁超立方（LSH）（统计上）
e.Sobel序列（滤波）
 f.方形领域拓扑结构
g.无线折叠混沌
2.个体迭代更新变异
a.量子行为（QPSO）
b.双样本学习
c.自适应t分布（tfgssa）
d.正余弦优化（SCLSSA）
e.高斯
f.随机游走
g.levy(ISSA)
h.布朗运动
i.等级制度
3.权重
a.自适应权重（CIWOA_BP）
b.螺旋更新
c.数学函数形式/非线性惯性权重
d.纵横交叉
e.拉普拉斯算子
g.FDB策略（适应度-距离平衡）
4.算法融合
a.A+B GA-PSO
b.把遗传算法的变异选择策略加到PSO(SCL_SSA)
(AO_AVOA)
c.ACO_GA_PSO

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