一、背景知识(1)起源1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒…
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的,现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。 1.1.1 思想来源...
粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以...
一、背景知识 1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒子群算法。 粒子群算法具有收敛速度快、参数少、算法简单易实现的优点(对高维度优化问题,比遗传算法更快收敛于最优解)...
PSO 是由 Kennedy 和Eberhart于 1995 年提出的一种启发式算法,受到了鸟群和鱼群行为的启发。与遗传算法(GA) 不同,PSO 没有交叉和变异操作。PSO 开始于一群随机生成的粒子(候选解),每个粒子有一个位置和速度,通过搜索空间飞行。粒子的速度和位置更新公式如下: ...
在PSO中,每个粒子有自身的位置(一个潜在解)和速度,并可随机初始化。寻优过程中,粒子适应值取决于目标函数,每个粒子携带以下信息:(1)当前位置;(2)当前速度;(3)目前为止粒子本身所发现的最优位置(自身经验),称为个体极值 ;(4)目前为止整个种群发现的最优位置(群体经验),称为全局极值 。这样一来,粒子通过两...
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是在1995年，受到鸟群觅食行为的启发而建立的简化算法模型，经过多年改进形成。PSO算法具有快速收敛、参数少、易于实现等优点，特别是对高维度优化问题，其收敛速度通常比遗传算法更快，但存在易陷入局部最优解的问题，这取决于初始值的设定。PSO算法的基本...
算法的关键参数如粒子数量（通常在20到1000之间）、自变量维度（即问题的维数）、迭代次数（常见设置为50到100次）以及惯性权重等，它们共同影响着算法的搜索策略。惯性权重是Yuhui Shi和Russell Eberhart对基本PSO的重要贡献，它用于调节全局搜索与局部优化的平衡。较大的惯性权重鼓励探索新区域，可能牺牲局部...
10 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是目前B站讲的最透彻的MATLAB教程全套完整版,包含所有干货内容。通俗易懂,强烈建议收藏!的第10集视频,该合集共计13集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
粒子群算法( Particle Swarm Optimization, PSO)最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出,它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景:一群鸟在随机搜寻食物,在这个区域里只有一块食物,所有的鸟都不知道食物在哪里,但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略?寻找鸟群中离食物最近的个体来进行...