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...
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...
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...
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...
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...
粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显...
(1)粒子群算法是基于群智能理论的优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。与其他算法相比,粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。 (2)粒子群算法与遗传算法都是随机初始化种群,使用适应值来评价个体的优劣程度和进行一定的随机搜索。但粒子群算法根据自己的速度来决定搜索,没有遗传算法的交...
粒子群优化算法对于鸟群的模拟是按照如下的模式进行的:假设一群鸟在空中搜索食物,所有鸟知道自己当前距离食物有多远(这里的远近会用一个值来衡量,适应度值),那么每只鸟最简单的搜索策略就是寻找距离目前距离食物最近的鸟的周围空间。因此,在粒子群算法中,每个粒子都相当于一只鸟,每个粒子有一个适应度值,还有一个速...