声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 2514|回复: 2

[经典算法] 问一个问题,关于粒子群算法

[复制链接]
发表于 2007-8-9 09:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
现在我遇到一个问题,我要优化三个参数,这三个参数是C、ε、σ。按照文献三个参数的寻优区间定为C∈[0.001, 200]、ε∈[0, 0.8]、σ∈[0.001, 5]。这样,每个粒子的维数显然要定为3。这样的三个参数区间大小不同,每个粒子的位置、速度等,要如何进行处理呢?
谢谢:@)
回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2007-9-3 10:01 | 显示全部楼层
粒子群算法介绍

PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value),每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索

PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中,粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解。这个解叫做个体极值pBest. 另一个极值是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极值就是局部极值。

在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置

v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a)
present[] = persent[] + v[] (b)

v[] 是粒子的速度, persent[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于(0, 1)之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2.
发表于 2011-4-6 21:46 | 显示全部楼层
三个参数的区间肯定要单独设定了,但是速度的话用统一的就差不多了。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-12-23 10:12 , Processed in 0.053776 second(s), 18 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表