粒子群算法以及应用原理.pdfVIP

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,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个

基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,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(ParticalSwarmOptimization-PSO)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,视并且在解决实际问题中展示了其优越性.

粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法

(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通

过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法

的交叉”(Crossover)和变异“”(Mutation)操作.它通过追随当前有哪些信誉好的足球投注网站到的最优值来寻找全局最优.

粒子群算法

1.引言

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，有Eberhart博士和kennedy博士

发明。源于对鸟群捕食的行为研究

PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但

是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行有哪些信誉好的足球投注网站。

详细的步骤以后的章节介绍

同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，

神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域

2.背景:人工生命

人工生命是来研究具有某些生命基本特征的人工系统.人工生命包括两方面的内容

1.研究如何利用计算技术研究生物现象

2.研究如何利用生物技术研究计算问题

我们现在关注的是第二部分的内容.现在已经有很多源于生物现象的计算技巧.例如,人工神经网络是简

化的大脑模型.遗传算法是模拟基因进化过程的.

现在我们讨论另一种生物系统-社会系统.更确切的是,在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的

互动行为.也可称做群智能这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群

体行为

和boids,他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律,主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.

在计算智能(computationalintelligence)领域有两种基于群智能的算法.蚁群算法(antcolonyoptimization)

和粒子群算法(particleswarmoptimization).前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟.已经成功运用在很

多离散优化问题上.

粒子群优化算法(PSO)也是起源对简单社会系统的模拟.最初设想是模拟鸟群觅食的过程.但后来发现

PSO是一种很好的优化工具.

3.算法介绍

如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机有哪些信誉好的足球投注网站食物。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有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一只鸟。

我们称之为粒子”。所有的例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