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粒子群优化算法（详细易懂，很多例子）.ppt

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.62M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    粒子群优化算法（PS0） Particle Swarm Optimization
    智能算法 q 向大自然学习 n 遗传算法(GA) n 物竞天择，设计染色体编码，根据适应 值函数进行染色体选择、交叉和变异操 作，优化求解 n 人工神经网络算法(ANN) n 模仿生物神经元，透过神经元的信息传 递、训练学习、联想，优化求解 n 模拟退火算法(SA) n 模模仿金属物质退火过程
    解决最优化问题的方法 n 传统搜索方法 n 保证能找到最优解 n Heuristic Search n 不能保证找到最优解
    粒子群算法发展历史简介 由Kennedy和Eberhart于1995年提出． 群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索. 简单易行 粒子群算法: 收敛速度快 设置参数少 已成为现代优化方法领域研究的热点．
    粒子群算法的基本思想 q 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究． q 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群 体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化 方法。 q 马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到： “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、 q 大自然对我们的最大恩赐！ 羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予 我们以某种启示，只不过我们常常忽略了 大自然对我们的最大恩赐！......”
    粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物 已知 在这块区域里只有一块食物; 所有的鸟都不知道食物在哪里; 但它们能感受到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？ 搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域 ． 根据自己飞行的经验判断食物的所在。 PSO正是从这种模型中得到了启发． PSO的基础: 信息的社会共享
    n 生物学家对鸟(鱼)群捕食的行为研究 n 社会行为 (Social-Only Model) n 个体认知 (Cognition-Only Model)
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