微粒群算法粒子群算法优化下面的公式 要怎么做 能给个程序最好
微粒群算法 时间:2021-05-31 阅读:(
)
粒子群算法的参数设置
从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化e5a48de588b6e79fa5e9819331333361303030问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接编码为 (x1, x2, x3), 而适应度函数就是f(x). 接着我们就可以利用前面的过程去寻优.这个寻优过程是一个叠代过程, 中止条件一般为设置为达到最大循环数或者最小错误
PSO中并没有许多需要调节的参数,下面列出了这些参数以及经验设置
粒子数: 一般取 20 – 40. 其实对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果, 不过对于比较难的问题或者特定类别的问题, 粒子数可以取到100 或 200
粒子的长度: 这是由优化问题决定, 就是问题解的长度
粒子的范围: 由优化问题决定,每一维可以设定不同的范围
Vmax: 最大速度,决定粒子在一个循环中最大的移动距离,通常设定为粒子的范围宽度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 属于 [-10, 10], 那么 Vmax 的大小就是 20
学习因子: c1 和 c2 通常等于 2. 不过在文献中也有其他的取值. 但是一般 c1 等于 c2 并且范围在0和4之间
中止条件: 最大循环数以及最小错误要求. 例如, 在上面的神经网络训练例子中, 最小错误可以设定为1个错误分类, 最大循环设定为2000, 这个中止条件由具体的问题确定.
全局PSO和局部PSO: 我们介绍了两种版本的粒子群优化算法: 全局版和局部版. 前者速度快不过有时会陷入局部最优. 后者收敛速度慢一点不过很难陷入局部最优. 在实际应用中, 可以先用全局PSO找到大致的结果,再用局部PSO进行搜索. 代码来自2008年数学建模东北赛区B题, #includestdafx.h#include<math.h>#include<time.h>#include<iostream>#include<fstream>usingnamespacestd;intc1=2;//加速因子intc2=2;//加速因子doublew=1;//惯性权重doubleWmax=1;//最大惯性权重doubleWmin=0.6;//最小惯性权重intKmax=110;//迭代次数intGdsCnt;//物资总数intconstDim=10;//粒子维数intconstPNum=50;//粒子个数intGBIndex=0;//最优粒子索引doublea=0.6;//适应度调整因子doubleb=0.5;//适应度调整因子intXup[Dim];//粒子位置上界数组intXdown[Dim]=;//粒子位置下界数组intValue[Dim];//初始急需度数组intVmax[Dim];//最大速度数组classPARTICLE;//申明粒子节点voidCheck(PARTICLE&,int);//约束函数voidInput(ifstream&);//输入变量voidInitial();//初始化相关变量doubleGetFit(PARTICLE&);//计算适应度voidCalculateFit();//计算适应度voidBirdsFly();//粒子飞翔voidRun(ofstream&,int=2000);//运行函数classPARTICLE//微粒类{public:intX[Dim];//微粒的坐标数组intXBest[Dim];//微粒的最好位置数组intV[Dim];//粒子速度数组doubleFit;//微粒适合度doubleFitBest;//微粒最好位置适合度};PARTICLEParr[PNum];//粒子数组intmain()//主函数{ofstreamoutf(out.txt);ifstreaminf(data.txt);//关联输入文件inf>>GdsCnt;//输入物资总数Input(inf);Initial();Run(outf,100);system(pause);return0;}voidCheck(PARTICLE&p,intcount)//参数:p粒子对象,count物资数量{srand((unsigned)time(NULL));intsum=0;for(inti=0;i<Dim;i++){if(p.X>Xup)p.X=Xup;elseif(p.X<Xdown)p.X=Xdown;if(p.V>Vmax)p.V=Vmax;elseif(p.V<0)p.V=0;sum+=p.X;}while(sum>count){p.X[rand()%Dim]--;sum=0;for(inti=0;i<Dim;i++){if(p.X>Xup)p.X=Xup;elseif(p.X<Xdown)p.X=Xdown;if(p.V>Vmax)p.V=Vmax;elseif(p.V<0)p.V=0;sum+=p.X;}}voidInput(ifstream&inf)//以inf为对象输入数据{for(inti=0;i<Dim;i++)inf>>Xup;for(inti=0;i<Dim;i++)inf>>Value;}voidInitial()//初始化数据{GBIndex=0;srand((unsigned)time(NULL));//初始化随机函数发生器for(inti=0;i<Dim;i++)Vmax=(int)((Xup-Xdown)*0.035);for(inti=0;i{for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.X[j]=(int)(rand()/(double)RAND_MAX*(Xup[j]-Xdown[j])-Xdown[j]+0.5);Parr.XBest[j]=Parr.X[j];Parr.V[j]=(int)(rand()/(double)RAND_MAX*(Vmax[j]-Vmax[j]/2));}Parr.Fit=GetFit(Parr);Parr.FitBest=Parr.Fit;if(Parr.Fit>Parr[GBIndex].Fit)GBIndex=i;}}doubleGetFit(PARTICLE&p)//计算对象适应度{doublesum=0;for(inti=0;i<Dim;i++)for(intj=1;j<=p.X;j++)sum+=(1-(j-1)*a/(Xup-b))*Value;returnsum;}voidCalculateFit()//计算数组内各粒子的适应度{for(inti=0;i{Parr.Fit=GetFit(Parr);}}voidBirdsFly()//粒子飞行寻找最优解{srand((unsigned)time(NULL));staticintk=10;w=Wmax-k*(Wmax-Wmin)/Kmax;k++;for(inti=0;i{for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.V[j]=(int)(w*Parr.V[j]);Parr.V[j]+=(int)(c1*rand()/(double)RAND_MAX*(Parr.XBest[j]-Parr.X[j]);Parr.V[j]+=c2*rand()/(double)RAND_MAX*(Parr[GBIndex].XBest[j]-Parr.X[j]));}}Check(Parr,GdsCnt);for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.X[j]+=Parr.V[j];Check(Parr,GdsCnt);}CalculateFit();for(inti=0;i{if(Parr.Fit>=Parr.FitBest){Parr.FitBest=Parr.Fit;for(intj=0;j<Dim;j++)Parr.XBest[j]=Parr.X[j];}}GBIndex=0;for(inti=0;i{if(Parr.FitBest>Parr[GBIndex].FitBest&&i!=GBIndex)GBIndex=i;}}voidRun(ofstream&outf,intnum)//令粒子以规定次数num飞行{for(inti=0;i<num;i++){BirdsFly();outf<<(i+1)<<ends<for(intj=0;j<Dim;j++)outf<outf<<endl;}cout<<Done!<<endl;}粒子群算法和离散粒子群算法有什么不同?主要差别体现在哪里
一般就是在跟新粒子位置后,对粒子进行离散点处理。
比如:
你的粒子的离散点是0到9的整数。
那么对每个粒子更新位置后,比如是在(0,1)范围内的随机数。
那么就(0,0.1)范围令其值为0;(0.1,0.2)范围令其值为1;............(0.9.1)范围令其值为9。
当然初始位置值也需要这样处理。
粒子群算法 个体极值 全局极值怎么求
粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置,即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。
个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。
全局极值就是在所有粒子的个体极值中最大或是最小的那个值,与只对应的就是全局最优粒子的位置。
对有约束的优化函数,一般是将约束条件加入到目标函数中,然后计算总体的值,以此来作为评价标准。
遗传算法,蚁群算法和粒子群算法都是什么算法
遗传算法(ic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
粒子群算法,也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。
PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
粒子群算法优化下面的公式 要怎么做 能给个程序最好
将需要优化的函数用统一为适配值函数,粒子的维度就是自变量的个数,然后就是设置距离最大值、速度最大值的参数之类。
程序比较容易实现,可能在速度更新公式中引入惯性参数,效果会更好。
新网好不好?新网域名便宜吗?新网怎么样?新网是国内老牌知名域名注册商,企业正规化运营,资质齐全,与阿里云万网和腾讯云DNSPOD同为国内服务商巨头。近日新网发布了最新的七月放价季优惠活动,主要针对域名、云主机、企业邮箱、SSL证书等多款云产品推送了超值的优惠,其中.com顶级域名仅19.9元/首年,.cn域名仅16元/首年,云主机1核心2G内存3Mbps带宽仅9.9元/月,企业邮箱更是免费送1年,...
可以看到这次国庆萤光云搞了一个不错的折扣,香港CN2产品6.5折促销,还送50的国庆红包。萤光云是2002年创立的商家,本次国庆活动主推的是香港CN2优化的机器,其另外还有国内BGP和高防服务器。本次活动力度较大,CN2优化套餐低至20/月(需买三个月,用上折扣+代金券组合),有需求的可以看看。官方网站:https://www.lightnode.cn/地区CPU内存SSDIP带宽/流量价格备注购...
BuyVM 商家算是有一些年头,从早年提供低价便宜VPS主机深受广大网友抢购且也遭到吐槽的是因为审核账户太过于严格。毕竟我们国内的个人注册账户喜欢账户资料乱写,毕竟我们看英文信息有些还是比较难以识别的,于是就注册信息的时候随便打一些字符,这些是不能通过的。前几天,我们可以看到BUYVM商家有新增加迈阿密机房,而且商家有提供大硬盘且不限制流量的VPS主机,深受有一些网友的喜欢。目前,BUYVM商家有...
微粒群算法为你推荐
应用雷达雷达是干什么用的?chrome系统Chromenbsp;OS是操作系统吗?vga接口定义主板VGA接口两排针脚的循序是怎么排列awvawv格式是否等于MP4格式云计划云计划创富平台怎么样?有谁知道。介绍一下。什么是生态系统什么是生态环境?xcelsiussap bi是什么labelforhtml标签中lable的for属性有什么作用?activitygroupactivityGroup子activity跳转的问题移动硬盘文件或目录损坏且无法读取移动硬盘文件或目录损坏且无法读取怎么办??
猫咪永久域名收藏地址 紧急升级请记住新域名 ddos raksmart vps.net inmotionhosting paypal认证 创宇云 国外空间 中国特价网 申请个人网页 魔兽世界台湾服务器 有益网络 hinet 服务器监测 google台湾 视频服务器是什么 便宜空间 架设邮件服务器 国内域名 更多