基于粒子群优化算法的神经网络学习优化方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群优化算法的神经网络学习优化方法，包括以下步骤：选择粒子群优化算法的宏观方向参数，表示粒子构造及种群规模；设置粒子群优化算法的微观方向参数，根据社会搜索和认知搜索更新粒子自身运动；结合当前参数，使用粒子群优化算法进行训练学习，以使粒子群中的粒子不断靠拢最优粒子；通过训练完成的神经网络模型对渲染数据进行时间预估，制定集群作业调度策略，以达到减少真实感渲染时间的目的。本发明计算方便，求解速度快，适合求解实数问题，同时避免了BP神经网络自身易收敛于局部最优解的缺点。