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...
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...
1 概述 白鹭群优化算法(Egret Swarm Optimization Algorithm, ESOA)是一种结合了雪白鹭(坐等策略,Sit-And-Wait Strategy)和大白鹭(激进策略,Aggressive Strategy)捕食行为的启发式算法。 白鹭属共有13种鸟类,其中有 大白鹭 、中白鹭 、小白鹭 和黄嘴白鹭四种,体羽皆是全白,均习称为“白鹭”。这4种白鹭均是中等...
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...
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 ...
群体智能优化算法主要是模拟了昆虫,兽群,鸟群和鱼群的群体行为,这些群体按照一定的合作方式寻找食物,群体中每个成员通过学习它自身经验和其他成员的经验来不断改变搜索的方向,任何一种由昆虫群体或者其他动物社会行为为机制而激发设计出的算法或者分 布式解释问题的策略均属于群体智能。
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...
粒子群优化算法(PSO)是一种常用的优化算法,它模拟了鸟群或鱼群的行为,通过不断调整粒子的位置来寻找最优解。而正则化极限学习机(RELM)是一种用于回归分析的机器学习算法,它在处理大规模数据时表现出色。将这两种算法结合起来,可以得到粒子群优化算法优化正则化极限学习机(PSO-RELM)回归算法。
一、粒子群优化算法(PSO)是什么? 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO) 是一种通过 模拟鸟群觅食行为 而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。 设想这样一个场景:一群在随机搜索。在这个区域处处分散着虫子。所有的都不知道最集中的地方在哪里。