群智能算法优秀课件.ppt

智能优化计算 其他应用 多目标优化 自动目标检测 生物信号识别 决策调度 系统辨识 游戏训练 6.9 粒子群优化算法的应用 6.9.2 其它应用 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第94页。 智能优化计算 共同特点 基于概率计算的随机有哪些信誉好的足球投注网站进化算法，在结构、研究内容、方法以及步骤上有较大的相似性； 存在的问题 （1）数学理论基础相对薄弱； （2）参数设置没有确切的理论依据，对具体问题和应用环境的依赖性大； 6.10 群智能优化的特点与不足 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第95页。 智能优化计算 存在的问题 （3）比较性研究不足，缺乏用于性能评估的标准测试集； （4）不具备绝对的可信性，存在应用风险； 进一步的工作 （1）进一步研究真实群居动物的行为特征； （2）进一步研究算法的收敛性； 6.10 群智能优化的特点与不足 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第96页。 智能优化计算 存在的问题 （3）进一步提高收敛速度，从而解决大规模优化问题； （4）进一步研究各种参数设置问题； （5）研究群智能的并行算法； （6）进一步研究各算法的适用范围； （7）研究与其它算法的混合技术。 6.10 群智能优化的特点与不足 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第97页。 智能优化计算 粒子速度和位置的更新 假设在D维有哪些信誉好的足球投注网站空间中，有m个粒子； 其中第i个粒子的位置为矢量 其飞翔速度也是一个矢量，记为 第i个粒子有哪些信誉好的足球投注网站到的最优位置为 整个粒子群有哪些信誉好的足球投注网站到的最优位置为 第i个粒子的位置和速度更新为： 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.1 基本粒子群算法描述 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第62页。 智能优化计算 粒子速度和位置的更新 其中，w称为惯性权重， c1和c2为两个正常数，称 为加速因子。 将 vidk 限制在一个最大速 度 vmax 内。 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.1 基本粒子群算法描述 x k v k p p gbest x k+1 v k+1 k k k+1 k+1 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第63页。 智能优化计算 粒子速度和位置的更新 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.1 基本粒子群算法描述 “惯性部分”，对自身运动状态的信任 “认知部分”，对微粒本身的思考，即来源于自己经验的部分 “社会部分”，微粒间的信息共享，来源于群体中的其它优秀微粒的经验 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第64页。 智能优化计算 迭代过程 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.1 基本粒子群算法描述 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第65页。 智能优化计算 算法流程 6.7 基本粒子群优化算法 Start Initialize particles with random position and velocity vectors. For each particle’s position (xi) evaluate fitness If fitness(xi) better than fitness(p) then p= xi Loop until all particles exhaust Set best of ps as gBest Update particles velocity and position Loop until max iter Stop: giving gBest, optimal solution. 6.7.1 基本粒子群算法描述 群智能算法优秀课件全文共97页，当前为第66页。 智能优化计算 惯性权重w 使粒子保持运动惯性，使其有扩展有哪些信誉好的足球投注网站空间的趋势，有能力探索新的区域。 表示微粒对当前自身运动状态的信任，依据自身的速度进行惯性运动。 较大的w有利于跳出局部极值，而较小的w有利于算法收敛。 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.2 参数分析 群智能算法优秀课件全文共9