什么是粒子群算法?

什么是粒子群算法?粒子群算法的算法介绍如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。使用0.8作为权重也是一种很好的选择.惯性权重w很小时偏重于发挥粒子群算法的局部搜索能力；粒子群算法个体极值全局极值怎么求粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。

惯性权重一般用在粒子群算法中，不是神经网络。惯性权重是由Shi和Eberhart指出：《Amodifiedparticleswarmoptimizer,1998》。当Vmax很小时（对schaffer的f6函数，Vmax3),使用权重w0.8较好.如果没有Vmax的信息,使用0.8作为权重也是一种很好的选择.惯性权重w很小时偏重于发挥粒子群算法的局部搜索能力；

粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。全局极值就是在所有粒子的个体极值中最大或是最小的那个值，与只对应的就是全局最优粒子的位置。对有约束的优化函数，一般是将约束条件加入到目标函数中，然后计算总体的值，以此来作为评价标准。

摘要：，粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程，只有最优的粒子把信息给予其他的粒子，整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程，所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。由于微粒群算法简单，容易实现，与其它求解约束优化问题的方法相比较，具有一定的优势。实验结果表明，对于无约束的非线性求解，粒子群算法表现出较好的收敛性和健壮性。关键词：粒子群算法；函数优化；极值寻优0引言非线性方程的求根问题是多年来数学家努力解决的问题之一。

然而，很多传统的方法仅能运用于相应的小的问题集，推广性相对较差。对于一个现实世界中的优化问题，必须尝试很多不同的方法，甚至要发明相应的新的方法来解决，这显然是不现实的。我们需要另外的方法来克服这样的困难。粒子群算法是一种现代启发式算法，具有推广性强、鲁棒性高等特点[1]。该算法具有群体智能、内在并行性、迭代格式简单、可快速收敛到最优解所在区域等优点[2]。

粒子群算法介绍（摘自）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,

首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimizationPSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,

如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。

所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索，PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest。

转载请注明出处云主机,vps—获嘉县玖月网络有限公司 » 什么是粒子群算法?