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
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[1]。 (2)特点 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...
在此基础上,提出了一种基于元启发式( metaheuristic)的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为,以便迭代地优化数值问题。例如,它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。 J. Kennedy 和 R.Eberhart 在1995年提出的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO...
粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物(即通常优化问题中所讲的最优解),鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中,通过相互传递各自的信息,让其他的鸟知道自己的位置,通过这样的协作,来判断自己找到的是不是最优解,同时也将最优解的信息传递...
群搜索算法(Group Search Optimizer)是一种基于发现者,跟随者,游荡者模型而产生的算法。算法模型较为复杂,提出时间也不长,对于其的深度研究相对较少,但也有一定的应用研究。 在群搜索算法中,每个个体的位置表示解空间内的一个可行解。根据位置的优劣可以将种群分为发现者,跟随者,游荡者。其中当前的最优个体为发现...
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),但是也会存在陷入局部最优解的问题。 粒子群算法的思想源于对鸟群觅食行为的研究,鸟群通过集体的信息共享使群体找到最优的目的地。 如下图,设想这样一个场景:鸟群在森林中随机搜索食物,它们想要找到食物量...
粒子群优化算法地最大优点之一便是其结构的简单性。与其他优化算法如遗传算法、模拟退火等相比，PSO的计算过程并不复杂。它不依赖于复杂的数学模型，也不需要太多的参数调整。PSO可以轻松地应用于各种优化问题不管是连续的还是离散的。在机器学习的超参数优化中PSO常常能够迅速找到合适的参数组合。而不需要深刻理解问题的...
应用:在粒子群优化算法的测试和调整过程中,通过监控NCBPE值可以评估不同参数设置(如惯性权重、学习因子等)对算法性能的影响,进而进行优化。 收缩因子法 收缩因子法控制系统行为最终收敛,且可以有效搜索不同区域,该法能得到较高质量的解。 2. 邻域拓扑结构 ...
粒子群优化(PSO)是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比,它们均初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解。不同的是:进化计算遵循适者生存原则,而PSO模拟社会,将每一个可能产生的解表述为群中的一个微粒,每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量,以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜...
Logistic 回归分析分类培训,两个最常用的算法被称为迭代牛顿-拉夫逊法和 L BFGS。在这篇文章中,我提出了一种叫做多群优化算法 (MSO) 技术。MSO 是变异的粒子群优化算法 (PSO)。一个虚粒子在 MSO,对应于一组 b 权重值的位置。一大群是以鸟的灵感等植绒群体行为的方式移动的粒子...