Artificiell Neural Network (ANN) design är en komplex uppgift eftersom dess prestanda beror på arkitekturen, den valda överföringsfunktionen och den inlärningsalgoritm som används för att träna uppsättningen synaptiska vikter. I detta papper presenterar vi en metodik som automatiskt designar en ANN med hjälp av partikel svärm optimering algoritmer såsom Basic Partikel Swarm Optimization (PSO), Andra generationen av partikel Swarm Optimization (PGPSO), och en ny modell av PSO kallas NMPSO. Syftet med dessa algoritmer är att samtidigt utveckla de tre huvudkomponenterna i en ANN: uppsättning synaptiska vikter, anslutningar eller arkitektur, och överföringsfunktionerna för varje neuron. Åtta olika fitnessfunktioner föreslogs för att utvärdera varje lösnings lämplighet och hitta den bästa designen. Dessa funktioner bygger på det genomsnittliga kvadratfelet (MSE) och klassificeringsfelet (CER) och genomför en strategi för att undvika överutbildning och minska antalet anslutningar i ANN. Dessutom jämförs den ANN som utformats med den föreslagna metoden med de som utformats manuellt med hjälp av den välkända Back-Propagation och Levenberg-Marquardt Learning Algorithms. Slutligen testas metodens noggrannhet med olika ickelinjära mönsterklassificeringsproblem.
Till exempel, i REF, tre varianter av partikel svärm optimering (PSO) algoritmer (dvs. grundläggande PSO, andra generationen av PSO och en ny modell PSO) används för att utveckla vikter, anslutningar och överföring funktioner av ANN.
Designing Artificial Neural Networks Using Particle Swarm Optimization Algorithms