自竞争粒子群优化算法.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法.docx
第36
第36卷第4期2024年4月
Vol.36No.4Apr.2024
JournalofSystemSimulation
基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法
张虎1，张衡2，黄子路2，王喆2，付青坡2，彭瑾3，王峰2*
(1.中国航天科工集团有限公司第三研究院体系对抗与智能信息系统总体部，北京100074；2.武汉大学计算机学院，武汉430072；
3.海军装备部北京局驻北京地区第三军事代表室，北京100074)
摘要：现实工业生产应用中存在大量的混合变量优化问题，这类问题的决策变量既包含连续变量，又包含离散变量。由于决策变量为混合类型，导致问题的决策空间变得不规则，采用已有的方
-
粒子群优化算法.ppt
*6.2.2应用举例例6.1 已知函数，其中，用粒子群优化算法求解y的最小值。第13页，共35页，星期日，2025年，2月5日*运行步骤第14页，共35页，星期日，2025年，2月5日*第15页，共35页，星期日，2025年，2月5日*6.3粒子群优化算法的改进研究PSO研究热点与方向算法理论研究混合算法研究算法参数研究拓扑结构研究算法应用研究第16页，共35页，星期日，2025年，2月5日*与PSO相关的重要学术期刊与国际会议重要学术期刊IEEETransactionsonEvolutionaryComputationIEEETransactionsonSystems,ManandCyber
-
第章 粒子群优化算法.ppt
最大速度Vmax 决定粒子每一次的最大移动距离，制约着算法的探索和开发能力 Vmax的每一维 一般可以取相应维搜索空间的10%-20%，甚至100% 也有研究使用将Vmax按照进化代数从大到小递减的设置方案 * 惯性权重? 控制着前一速度对当前速度的影响，用于平衡算法的探索和开发能力 一般设置为从0.9线性递减到0.4，也有非线性递减的设置方案 可以采用模糊控制的方式设定，或者在[0.5, 1.0]之间随机取值 ?设为0.729的同时将c1和c2设1.49445，有利于算法的收敛 * 压缩因子? 限制粒子的飞行速度的，保证算法的有效收敛 Clerc等人通过数学计算
-
粒子群优化算法论文.doc
粒子群优化算法
摘 要
近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一
-
粒子群优化算法课件.ppt
粒子群优化算法 （Particle Swarm Optimizer, PSO）
基于群智能方法的演化计算技术
奔彤印致晃募巳米蚕侣蛋访魁迫吐谆分歹辛任垃综雌减迁溃奢捏茨西劣声粒子群优化算法课件粒子群优化算法课件
粒子群优化算法
粒子群优化算法(PSO)最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。该算法具有并行处理、鲁棒性好等特点，能以较大概率找到问题的全局最优解，且计算效率比传统随机方法高。其最大的优势在于编程简单，易实现、收敛速度快，而且有深刻的智能背景，既适合科学研究
-
粒子群优化算法.pdf
粒子群优化算法
PSO
ParticleSwarmOptimization
姚新正
西安电子科技大学
Single_121@126.com
XidianUniversity,Xi’an,China©2005
目录
背景
算法介绍
参数分析
PSO和其他算法
PSO资源和参考文献
算法介绍
背景
人工生命：研究具有某些生命基本特征的人
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最
工系统。包括两方面的内容：
优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pb
est,gbest)来更新自己。
1、研究如何利用计算技术研究生物现象；
x=x+V
iii
在找到这两个最优值后，粒子通
-
粒子群优化算法12.doc
洪哥出品
1 群体智能概述
1.1 群体智能的概念与特点
群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究，是一种在自然界生物群体所表现出的智能现象启发下提出的人工智能实现模式，是对简单生物群体的智能涌现现象的具体模式研究。群体智能指的是简单智能的主体通过合作表现出复杂智能行为的特性。该种智能模式需要以相当数目的智能体来实现对某类问题的求解功能。作为智能个体本身，在没有得到智能群体的总体信息反馈时，它在解空间中的行进方式是没有规律的。只有受到整个智能群体在解空间中行进效果的影响之后，智能个体在解空间中才能表现出具有合理寻优特征的行进模式。自然界中动物、
-
粒子群优化算法PPT.ppt
群智能理论及粒子群优化算法 李宁 Swarm Intelligence Swarm Intelligence (SI)的概念最早由Beni、Hackwood和在分子自动机系统中提出。分子自动机中的主体在一维或二维网格空间中与相邻个体相互作用，从而实现自组织。1999年，Bonabeau、Dorigo和Theraulaz 在他们的著作《Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems中对群智能进行了详细的论述和分析，给出了群智能的一种不严格定义：任何一种由昆虫群体或其它动物社会行为机制而激发设计出的算法或分布式解决问题
-
自逃逸云简化粒子群优化算法.pdf
-
计算智能第6章_粒子群优化算法.ppt
第6章 粒子群优化算法 Contents 6.1 粒子群优化算法简介 6.1.1 思想来源 6.1.2 基本原理 6.1.2 基本原理 6.2 粒子群优化算法的基本流程 基本流程 速度与位置更新公式 速度与位置更新示意图 算法流程图和伪代码 应用举例 函数最小化问题 算法的执行步骤示意图 粒子的个体速度与位置更新公式 速度与位置更新示意图 速度与位置更新示意图 速度与位置更新示意图 PSO算法流程图和伪代码 6.2.2 应用举例 例6.1 已知函数 ， 其中 ，用粒子群优化算法求解y的最小值
-
粒子群优化算法的研究综述.docx
粒子群优化算法的研究综述
目录
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1算法背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、粒子群优化算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1粒子群概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2粒子的属性及更新规则．．．．．．．．．．
-
群智能理论及粒子群优化算法.ppt
群智能理论及粒子群优化算法 李宁 Swarm Intelligence Swarm Intelligence (SI)的概念最早由Beni、Hackwood和在分子自动机系统中提出。分子自动机中的主体在一维或二维网格空间中与相邻个体相互作用，从而实现自组织。1999年，Bonabeau、Dorigo和Theraulaz 在他们的著作《Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems中对群智能进行了详细的论述和分析，给出了群智能的一种不严格定义：任何一种由昆虫群体或其它动物社会行为机制而激发设计出的算法或分布式解决问题
-
粒子群优化算法的理论及实践.docx
粒子群优化算法的理论及实践
一、概述
粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种基于群体智能的优化搜索算法，源于对鸟群、鱼群等动物群体行为的模拟。PSO算法通过模拟鸟群觅食过程中的信息共享和协作机制，将问题的解空间视为搜索空间，每个解被视为搜索空间中的一个“粒子”。每个粒子在搜索过程中通过追踪自身的历史最优解和整个群体的历史最优解来更新自己的速度和位置，从而实现向全局最优解的逼近。
PSO算法的核心思想在于利用群体中的个体信息共享机制，通过个体间的合作与竞争，引导整个群体向最优解方向进化。每个粒子都具有一个速度向量和一个位置向量，速度向量决定了粒子在
-
第3章优化算法-2粒子群算法2014祥解.ppt
* * PSO的优点： (1) PSO有记忆 好的解的知识所有粒子都保存，而GA以前的知识随着种群的改变被改变。 (2) 迭代过程简单 PSO 相对于GA没有交叉和变异操作，粒子只是通过内部速度进行更新，原理更简单、参数更少、实现更容易。 (3) PSO收敛速度快。 GA的染色体相互共享信息，种群比较均匀地向最优区移动。PSO的粒子通过当前搜索到最优点进行共享信息，跟随当前最优解更新，比GA中的进化个体收敛更快。 * * PSO的缺点： （1）算法的早期PSO收敛速度快，但也存在着精度较低，易发散等缺点。 （2）系数影响收敛 若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过最优解，算法不收敛；
-
粒子群优化算法思想改进的BP算法.pdf