技术标签: 算法
群体智能(Swarm Intelligence)算法的定义:
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。
群体智能优化算法原组
鸟群如何搜索食物
假设在搜索事务区域只有一块食物,所有的小鸟都不知道食物在什么地方,但是鸟儿之间存在互相交换信息,通过估计自身的适应度值,它们知道当前的位置距离食物还有多远,所以搜索目前食物最近的鸟的周围区域是找到食物的最简单有效的办法,通过鸟儿之间的集体协作使群体达到最优。
PSO与鸟群觅食
在PSO中每个优化问题的潜在解都可以想象成搜索空间中的一只鸟,我们称之为“粒子”,粒子主要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),然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己,第一个粒子就是本身所找到的最优解,这个解叫做个体极值pbest,另一个极值就是整个群体目前找到的最优解,整个极值是全局极值gbest。由于粒子群优化算法中每个粒子在算法结束时仍然保持着其个体地极值,因此PSO用于调度和决策问题上可以给出多种有意义地选择方案。
粒子群算法的发展趋势
基本粒子群算法
1. 算法基本原理
PSO中,每个优化问题地潜在解都是搜索空间中地一只鸟,称之为粒子,所有粒子都有一个被优化地函数决定地适应值(fitness value),每个粒子还有一个速度决定它们飞行地方向和距离,然后粒子就追随当前地最优粒子在空间中搜索。粒子的更新方式:
第一部分是惯性,反映粒子的运动习惯,代表粒子有维持自己先前速度的趋势
第二部分是认知部分,反映粒子对自身历史经验的记忆,代表粒子有向自己历史最佳位置逼近的趋势
第三部分是社会部分,反映粒子间协同合作和知识共享的群体历史经验,代表粒子有向群体或者邻域历史最佳位置逼近的趋势.
2. 算法构成要素
3. 算法参数设置
4. 算法流程
i.初始化粒子群,包括群体规模N,每个粒子的速度 x i x_i xi和速度 v i v_i vi 。
ii. 计算每个粒子的适应度值Fit[i]。
iii. 对于每个粒子,用它的适应度值Fit[i]和个体极值 p b e s t ( i ) p_{best}(i) pbest(i)比较,如果前者大于后者,则用前者替换掉后者。
iv. 对于每个粒子,用它的适应度值Fit[i]和全局极值 g b e s t ( i ) g_{best}(i) gbest(i)比较,如果前者大于后者,则用前者替换掉后者。
v. 根据
跟新粒子的位置和速度
vi.如果满足结束条件如误差足够好或者达到迭代次数就退出,否则返回ii。
5. 算法例题:适应度函数 y = − ∑ i = 1 30 ( x i 2 + x i − 6 ) y=-\sum_{i=1}^{30}( x_i^2+x_i-6) y=−∑i=130(xi2+xi−6)
%PSO函数
function[xm,fv]=PSO(fitness,N,c1,c2,w,M,D)
% xm:目标函数取最小值时的自变量
% fv:目标函数的最小值
% fitness:待优化目标函数,即适应度函数
% N:粒子数目
% c1,c2:学习因子
% w:惯性权重
% M:最大迭代次数
% D:自变量个数(搜索空间维数)
% 此处显示详细说明
format long;
x=zeros(N,D);
v=zeros(N,D);
for i = 1:N
for j = 1:D
x(i,j)=randn;%初始化位置
v(i,j)=randn;%初始化速度
end
end
p=zeros(1,N);
y=zeros(N,D);
for i = 1:N
p(i)=fitness(x(i,:));%初始化每个粒子的适应度,假设当前位置的适应度为个体极值的适应度
y(i,:)=x(i,:);%初始化个体极值最大的位置
end
pg=x(N,:);
maxFit=p(N);
for i =1:(N-1)%初始化全局极值,找到适应度最大的粒子的位置。
if p(i)>maxFit
pg=x(i,:);
end
end
Pbest=zeros(1,M);
for t = 1:M%最大迭代次数
for i = 1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
fit=fitness(x(i,:));
if fit>p(i)
p(i)=fit;%每次迭代保存当前个体的最大适应度。
y(i,:)=x(i,:);%每次迭代保存当前个体极值的位置。
end
if p(i)>maxFit
pg=y(i,:);%每次迭代寻找全局极值的位置
maxFit=p(i);%每次迭代寻找全局最大适应度
end
end
Pbest(t)=maxFit;%保存当次迭代的全局最大适应度
end
disp('****************************************************************');
disp('目标函数最大值时的位置');
xm = pg';
disp('目标函数的最大值为:');
fv=maxFit;
disp('*****************************************************************');
end
%适应度函数,即目标函数
function y = fun( x )
y=-sum(x.^2+x-6);
end
%调用
f=@fun;
[x,y]=PSO(f,30,1.5,2.5,0.5,50,30);%粒子数是30个,迭代次数是50次,维数是30
粒子群规模越大,运算得到的结果不一定精度越高,关键在于各个参数的合适搭配。
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