达到迭代次数后,当前的最优粒子的适应度就是答案。 因此,PSO算法的核心其实就是两个更新公式: 其中 都是初始时候预设好的; 表示0到1间的随机实数; 表示上一轮更新结束后该粒子的最大适应度(每一轮更新后每个粒子的最大适应度会相应变化); 表示上一轮更新结束后所有粒子的最大适应度,也即所有 中的最大值。更新完 后再利用第二个公式来更新 。...
下面是一个使用PSO算法优化Ackley函数的Python实例: Ackley函数的数学表达式如下: 在二维空间中的定义: f(x, y) = -20 \exp\left(-0.2 \sqrt{0.5 (x^2 + y^2)}\right) - \exp\left(0.5 (\cos(2 \pi x) + \cos(2 \pi y))\right) + e + 20 \\ 在多维空间中的定义: f(\mathbf{x})...
比如Generalized Rosenbrock函数全局最小值在原占附近.但是此函数全局最优值与可到达的局部最优值之间右一条独长的山路,曲面山谷中点的最速下降方向几乎与到函数最小值的最佳方向垂直,找到全局最小值的可能性微乎其微, 但是PSO算法完全有可能找到全局最优值。 同时, PSO算法的缺点也是显而易见的: 算法局部搜索能...
Python PSO算法详解 1. PSO算法的基本概念 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种基于群体智能的优化算法,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。该算法模仿了鸟群觅食的行为,通过粒子间的信息共享和协作来寻找全局最优解。在PSO中,每个粒子都代表一个潜在的解,并在解空间中按照一定的速度移动,以寻找最...
这里我们定义PSO粒子群优化算法的基本框架。 importnumpyasnpclassParticle:def__init__(self,bounds):# 初始化粒子的速度和位置self.position=np.random.uniform(bounds[0],bounds[1],size=(len(bounds),))self.velocity=np.random.uniform(-1,1,size=(len(bounds),))self.best_position=self.position ...
1.使用连续PSO求解: 例6.2 求函数f(x,y)=3cos(xy)+x+y2的最小值,其中x的取值范围为[-4,4],y的取值范围为[-4,4] 首先用Python绘制一下函数图像如下: # 求函数f(x,y) = 3*cos(x * y) + x + y**2的最小值,其中-4 <= x <= 4, -4 <= y <= 4 # 首先绘制这个函数的三维图像 ...
上演化计算课的时候老师让我们实现EOPSO算法(一种精英反向的粒子群优化算法),下面是他的算法步骤: 首先我们需要知道一些基础知识: (1)基础PSO算法 (2)精英反向解 import numpy as np import random import math class Population:
1.2 粒子群算法求解 1.2.1 求解思路 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在 TSP 问题中,我们将每一条访问城市的顺序编码为一个个体,每个种群有 n 个个体,即有 n 种访问顺序,同...
基于粒子群算法(PSO)的TSP(Python实现) 1.项目介绍 基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的TSP(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),求解方法源自对集体智慧的模拟,通过模拟鸟群在搜索食物时的协作行为,不断调整每个“粒子”的位置和速度,以寻找全局最优解。在TSP问题中,粒子代表可能的路径解,通过不...