粒子群算法(优化算法)毕业设计【精品文档】(完整版)

合集下载

粒子群算法 (1)【精品文档】(完整版)

中文翻译用于电磁运用的量子粒子群优化算法摘要---一种新的用于电磁运用的粒子群优化(PSO)的技术被提出来了，该技术是基于量子力学提出的，而不是以前版本中我们所指的经典粒子群算法的假设的牛顿定律。

提出一个通用的程序是衍生许多不同版本的量子粒子群优化算法(算法)。

粒子群算法首次运用于线性排列和阵列天线的合体。

这是在天线工程师使用以前的一个标准难题，该粒子群算法性能和优化版的经典算法进行比较，优于经典算法的地方体现在收敛速度的时间上和更好的取得成本花费。

作为另一个应用程序,该算法用于寻找一个集合中的无穷小的介质,制造出相同远近不同的领域循环介质谐振器天线(DRA)。

此外采用粒子群算法的方法是要为DRA找到一种等效电路模型,这个DRA,可以用来预测一些如同Q-factor一样的有趣参数。

粒子群算法只包含一个控制参数，这个参数很容易随着反复试验或者简单的线性变异而调整。

基于我们对物理知识的理解，不同算法理论方面的阐释呈现出来。

索引词---天线阵列、电介质指数,粒子群优化,量子力学。

一介绍粒子群算法的进化是一种全局搜索策略,它能有效地处理任意的优化问题。

在1995年，肯尼迪和埃伯哈特首次介绍了粒子群优化算法。

后来，它引起了相当大的反响并且证明能够处理困难的优化问题。

粒子群算法的基本思想是模拟生物群之间的相互作用。

能阐明这个概念的一个很好的例子就是一大群蜜蜂的类比。

蜜蜂（候选方案）允许在一个特定的领域飞行寻找食物，人们相信经过一段时间（世代沿袭，更替），蜜蜂会聚集在食物集中的地区（总体最优值）。

在每一代中，每一只蜜蜂都会通过采集局部和全局中好的信息来跟新自己目前的住所，达到目前，达到所有蜜蜂中名列前茅的位置。

如此的相互作用和连续的更新会保证达到全局最优！这个方法由于在全局优化困难中简单和高能力的搜索通过电磁团体得到了相当高的重视。

经典粒子群算法最近被用于电磁学上，而且证明，相对于其他得到认可了的进化技术算法是相当有竞争力的。

粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)

惯性权重
1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。
单击此处可添加副标题
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究．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。马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到：大自然对我们的最大恩赐！ “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、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！......”
社会经验部分
前次迭代中自身的速度
自我认知部分
粒子的速度更新主要由三部分组成：
c1,c2都不为0，称为完全型粒子群算法
完全型粒子群算法更容易保持收敛速度和搜索效果的均衡，是较好的选择．
粒子群算法的构成要素-最大速度
添加标题
第1步在初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，
添加标题
第5步更新粒子的速度和位置，公式如下．
添加标题
第3步更新粒子个体的历史最优位置．
添加标题
第6步若未达到终止条件，则转第2步．
添加标题
包括随机位置和速度．
添加标题
第4步更新粒子群体的历史最优位置．
初始位置：

粒子群简介【精品文档】(完整版)

一、粒子群算法的历史粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。

CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。

比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。

主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。

整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）；分化和多样性的出现（鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现（鸟寻找食物过程中，不断发现新的食物）。

所以CAS系统中的主体具有4个基本特点（这些特点是粒子群算法发展变化的依据）：首先，主体是主动的、活动的。

主体与环境及其他主体是相互影响、相互作用的，这种影响是系统发展变化的主要动力。

环境的影响是宏观的，主体之间的影响是微观的，宏观与微观要有机结合。

最后，整个系统可能还要受一些随机因素的影响。

粒子群算法就是对一个CAS系统－－－鸟群社会系统的研究得出的。

粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。

设想这样一个场景:一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它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算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。

在PSO中，每个优化问题的潜在解都可以想象成d维搜索空间上的一个点，我们称之为“粒子”（Particle），所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(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。

Reynolds对鸟群飞行的研究发现。

鸟仅仅是追踪它有限数量的邻居但最终的整体结果是整个鸟群好像在一个中心的控制之下.即复杂的全局行为是由简单规则的相互作用引起的。

粒子群优化算法程序

粒子群优化算法程序粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，用于解决各种优化问题。

下面我将从程序实现的角度来介绍粒子群优化算法。

首先，粒子群优化算法的程序实现需要考虑以下几个关键步骤：1. 初始化粒子群，定义粒子的数量、搜索空间的范围、每个粒子的初始位置和速度等参数。

2. 计算适应度，根据问题的特定适应度函数，计算每个粒子的适应度值，以确定其在搜索空间中的位置。

3. 更新粒子的速度和位置，根据粒子的当前位置和速度，以及粒子群的最优位置，更新每个粒子的速度和位置。

4. 更新全局最优位置，根据所有粒子的适应度值，更新全局最优位置。

5. 终止条件，设置终止条件，如最大迭代次数或达到特定的适应度阈值。

基于以上步骤，可以编写粒子群优化算法的程序。

下面是一个简单的伪代码示例：python.# 初始化粒子群。

def initialize_particles(num_particles, search_space):particles = []for _ in range(num_particles):particle = {。

'position':generate_random_position(search_space),。

'velocity':generate_random_velocity(search_space),。

'best_position': None,。

'fitness': None.}。

particles.append(particle)。

return particles.# 计算适应度。

def calculate_fitness(particle):# 根据特定问题的适应度函数计算适应度值。

particle['fitness'] =evaluate_fitness(particle['position'])。

粒子群优化算法【范本模板】

什么是粒子群优化算法粒子群优化算法（PａrtｉｃlｅSwarm opｔiｍiｚatiｏn,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。

是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。

通常认为它是群集智能（Sｗａrm ｉntｅｌlｉgencｅ, SI）的一种。

它可以被纳入多主体优化系统（Ｍultｉaｇeｎt OptimｉzatioｎSyｓtｅm，ＭＡOＳ). 是由Ebeｒhart博士和kennｅdy博士发明.PSO模拟鸟群的捕食行为。

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”。

所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessｖa ｌｕe），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p Ｂｅst，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优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值．[编辑]ＰＳO算法介绍[1]如前所述,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”。

粒子群优化算法及其应用研究【精品文档】(完整版)

摘要在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。

常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。

本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。

根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。

在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。

本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。

最后,对本文进行了简单的总结和展望。

关键词：粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度目录摘要 (I)目录 (II)1.概述 (1)1.1引言 (1)1.2研究背景 (1)1.2.1人工生命计算 (1)1.2.2 群集智能理论 (2)1.3算法比较 (2)1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2)1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3)1.4粒子群优化算法的研究现状 (4)1.4.1理论研究现状 (4)1.4.2应用研究现状 (5)1.5粒子群优化算法的应用 (5)1.5.1神经网络训练 (6)1.5.2函数优化 (6)1.5.3其他应用 (6)1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6)2.粒子群优化算法 (8)2.1基本粒子群优化算法 (8)2.1.1基本理论 (8)2.1.2算法流程 (9)2.2标准粒子群优化算法 (10)2.2.1惯性权重 (10)2.2.2压缩因子 (11)2.3算法分析 (12)2.3.1参数分析 (12)2.3.2粒子群优化算法的特点 (14)3.粒子群优化算法的改进 (15)3.1粒子群优化算法存在的问题 (15)3.2粒子群优化算法的改进分析 (15)3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17)3.3.1 QPSO算法的优点 (17)3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18)3.4 PSO仿真 (19)3.4.1 标准测试函数 (19)3.4.2 试验参数设置 (20)3.5试验结果与分析 (21)4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22)4.1支持向量机 (22)4.2最小二乘支持向量机原理 (22)4.3基于粒子群算法的最小二乘支持向量机的参数优化方法 (23)4.4 仿真 (24)4.4.1仿真设定 (24)4.4.2仿真结果 (24)4.4.3结果分析 (25)5.总结与展望 (26)5.1 总结 (26)5.2展望 (26)致谢 (28)参考文献 (29)Abstract (30)附录 (31)PSO程序 (31)LSSVM程序 (35)1.概述1.1引言最优化问题是在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使得系统的某些性能指标达到最大或者最小。

粒子群算法文档【精品文档】(完整版)

§6.4 粒子群优化算法人们提出了群搜索概念，利用它们来解决现实中所遇到的优化问题，并取得了良好的效果.粒子群优化算法就是群体智能中的一种算法.粒子群算法是一种演化计算技术，是一种基于迭代的优化工具，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，将鸟群运动模型中栖息地类比为所求问题空间中可能解的位置，利用个体间的传递，导致整个群体向可能解的方向移动，逐步发现较好解.6.4.1 基本粒子群算法粒子群算法，其核心思想是对生物社会性行为的模拟.最初粒子群算法是用来模拟鸟群捕食的过程，假设一群鸟在捕食，其中的一只发现了食物，则其他一些鸟会跟随这只鸟飞向食物处，而另一些会去寻找更好的食物源.在捕食的整个过程中，鸟会利用自身的经验和群体的信息来寻找食物.粒子群算法从鸟群的这种行为得到启示，并将其用于优化问题的求解.若把在某个区域范围内寻找某个函数最优值的问题看作鸟群觅食行为，区域中的每个点看作一只鸟，现把它叫粒子（particle).每个粒子都有自己的位置和速度，还有一个由目标函数决定的适应度值.但每次迭代也并不是完全随机的，如果找到了新的更好的解，将会以此为依据来寻找下一个解.图6.21给出了粒子运动的思路图.图6.21粒子运动的路线图下面给出粒子群算法的数学描述.假设搜索空间是D维的，群中的第i个粒子能用如下D维矢量所表示：12(,,,)i i i iD X x x x '=(6.43)每个粒子代表一个潜在的解，这个解有D 个维度.每个粒子对应着D 维搜索空间上的一个点.粒子群优化算法的目的是按照预定目标函数找到使得目标函数达到极值的最优点.第i 个粒子的速度或位置的变化能用如下的D 维向量表示：12(,,,)i i i iD V v v v '= (6.44)为了更准确地模拟鸟群，在粒子群优化中引入了两个重要的参量.一个是第i 个粒子曾经发现过的自身历史最优点(Personal best ，pbest)，可以表示为：12(,,,)i i i iD P p p p '= (6.45)另一个是整个种群所找到的最优点(Global best ，gbest)，可以表示为：12(,,,)g g g gD P p p p '= (6.46)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.在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(i P 和g P )来更新自己.在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置：1122(1)()()(()())()(()())id id id id gd id v t wv t c r t p t x t c r t p t x t +=+-+-，(速度更新公式)(6.46)(1)()(1)id id id x t x t v t +=++(位置更新公式) (6.47)其中w 称之为惯性因子，在一般情况下，取1w =，1,2,,t G = 代表迭代序号，G 是预先给出的最大迭代数；1,2,,d D = , 1,2,,i N = ，N 是群的大小；1c 和2c 是正的常数，分别称为自身认知因子和社会认知因子，用来调整i P 和g P 的影响强度.1r 和2r 是区间[0，1]内的随机数.由(6.46)和(6.47)构成的粒子群优化称为原始型粒子群优化.从社会学的角度来看，公式(6.47)的第一部分称为记忆项，表示上次优化中的速度的影响；公式第二部分称为自身认知项，可以认为是当前位置与粒子自身最优位置之间的偏差，表示粒子的下一次运动中来源于自己经验的部分；公式的第三部分称为社会认知项，是一个从当前位置指向种群最佳位置的矢量，反映了群内粒子的协作和知识共享.可见，粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动.随着迭代进化的不断进行，粒子群逐渐聚集到最优点处，图6.22 给出了某个优化过程中粒子逐渐聚集的示意图.图6.22 粒子群在优化过程聚集示意图综上所述，我们得到如下基本粒子群算法流程：(1) 设定参数，初始化粒子群，包括随机位置和速度；(2) 评价每个粒子的适应度；(3) 对每个粒子，将其当前适应值与其曾经访问过的最好位置pbest 作比较，如果当前值更好，则用当前位置更新pbest ；(4) 对每个粒子，将其当前适应值与种群最佳位置gbest 作比较，如果当前值更好，则用当前位置更新gbest ；(5) 根据速度和位置更新公式更新粒子；(6)若未满足结束条件则转第二步；否则停止迭代.迭代终止条件根据具体问题一般选为迭代至最大迭代次数或粒子群搜索到的最优位置满足预定的精度阈值.6.4.2 粒子群算法的轨迹分析1998年，Ozcan 在文献[13]中首先对粒子在一维空间的轨迹进行了讨论，并在1999年将粒子运动的轨迹分析推广到多维空间的情形，2002年，文献[14]从矩阵代数的观点讨论了粒子的轨迹问题，本节采用[15]中的差分方程思想分别讨论单个粒子在一维以及二维空间的轨迹问题。

优化算法-粒子群优化算法

步骤三：对于粒子i，将 pi(t ) 的适应值与全局最好位置进行比较更新全局最好位置 G(t )。
步骤四：对于粒子的每一维，根据式（1）计算得到一个随机点的位置。
步骤五：根据式（2）计算粒子的新的位置。
步骤六：判断是否满足终止条件。
粒子群优化算法
PSO算法在组合优化问题中的应用
典型的组合优化问题：TSP
粒子群优化算法
量子行为粒子群优化算法的基本模型
群智能中个体的差异是有限的，不是趋向于无穷大的。群体的聚集性是由相互学习的特点决定的。
个体的学习有以下特点：追随性：学习群体中最优的知识
记忆性：受自身经验知识的束缚
创造性：使个体远离现有知识
粒子群优化算法
聚集性在力学中，用粒子的束缚态来描述。产生束缚态的原因是在粒子运动的中心存在某种吸引势场，为此可以建立一个量子化的吸引势场来束缚粒子（个体）以使群体具有聚集态。
描述为: 给定n 个城市和两两城市之间的距离, 求一条访问各城市
一次且仅一次的最短路线. TSP 是著名的组合优化问题, 是NP难题, 常被用来验证智能启发式算法的有效性。
vid (t 1) wvid (t) c1r1 pid (t) xid (t) c2r2( pgd (t) xid (t))
xid (t 1) xid (t) vid (t 1)
粒子群优化算法
w 惯性权重可以是正常数，也可以是以时间为变量的线性或非线性
正数。
粒子群优化算法
通常动态权重可以获得比固定值更好的寻优结果，动态权重可以在 pso搜索过程中呈线性变化，也可以根据pso性能的某个测度函数而动态改变，目前采用的是shi建议的随时间线性递减权值策略。
粒子群优化算法

粒子群算法【精品文档】(完整版)

粒子群算法摘要：粒子群优化算法是由James Kennedy和 Russell Eberbart 设计的一种仿生优化计算方法。

PSO算法的基本设计思想来源于两个方面分别是人工生命和进化计算，设计者通过研究动物群体以及人类行为模式的计算机模拟，然后不断的试错、修改而逐渐的到算法的原型。

PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是对生物群体的社会行为进行模拟。

它最早源于对鸟群觅食行为的研究。

在生物群体中存在着个体与个体、个体与群体间的相互作用、相互影响的行为，这种相互作用和影响是通过信息共享机制体现的。

PSO算法就是对这种社会行为的模拟即利用信息共享机制，使得个体间可以相互借鉴经验，从而促进整个群体朝着更好的方向发展。

关键词：粒子群优化算法；社会行为；鸟群觅食；信息共享1 粒子群算法设计思想粒子群算法的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，虽让鸟群在捕食过程中会发生改变飞行方向、聚集等一系列不可预测的行为但整体还是呈现一种有序性，研究证明是因为鸟群中存在一种信息共享机制。

可以设想一群鸟在随机搜索食物，刚开始每只鸟均不知道食物在哪里，所以均无特定的目标进行飞行，但是它们知道哪只鸟距离食物最近，还有自己曾经离食物最近的位置，每只鸟开始通过试图通过这两个位置来确定自己往哪个方向飞行。

因此可以将鸟群觅食行为看做一个特定问题寻找解的过程。

如果我们把一个优化问题看做是空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的可行解就是搜索空间中的一只鸟，称为“粒子”，“食物”就是优化问题的最优解。

个体找到食物就相当于优化问题找到最优解。

当然这里的鸟群（粒子）是经过人工处理的，它们均有记忆功能，没有质量和体积，不占空间，每个粒子均有速度和位置两个属性，同时每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度来评价粒子的“好坏”程度，显然，每个粒子的行为就是总追随者当前的最优粒子在解空间中搜索。

2 粒子群优化算法2.1 标准粒子群优化算法首先提出两个概念，（1）探索：是值粒子在一定程度上离开原先的搜索轨迹，向新的方向进行搜索，体现了向未知区域开拓的能力，可以理解为全局搜索。

粒子群算法解最短路径【精品文档】(完整版)

摘要粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是由美国的Eberhart和Kennedy在1995年提出的一种高效的并行优化算法。

由于该算法具有深刻的智能背景，且简单、易实现，因此，一经提出便引起了许多学者的广泛关注，并在短短的几年里出现了大量的研究成果，现已成为研究的热点。

目前，已提出了多种PSO的改进算法，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制等领域。

但其应用大多是连续优化问题，很少被用来解决离散问题，而现实生活中的许多工程实例只能抽象出离散模型，如典型的旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)、加工调度(Job-slmp)问题、最短路径问题等。

最短路径问题是图论中的一个典范问题。

从网络模型的角度看最短路径分析就是在指定网络的两节点间找一条阻碍强度最小的路径。

最短路径问题的研究在汽车实时导航、应急救援等领域有广泛的应用。

经典的Dijkstra 算法是应用最短路径解决实际问题的理论基础。

但是算法在具体的城市道路网络中执行的效率比较低，无法满足实时高效的应用需求，因此国内外很多学者开始了最短路径问题的粒子群优化算法研究。

本文主要是研究在最短路径问题中的粒子群算法。

文中给出了基于交换序的基本的粒子群算法，并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。

基本的粒子群算法是在计算完粒子速度之后再更新粒子的位置，改进算法则是计算粒子速度的同时更新粒子的位置。

文中还引入自适应惯性权重的改进策略，使粒子在开始时惯性速度大，能快速的向最优值点运动，而在粒子迭代过程中惯性速度越来越小，从而使粒子能更好的接近最优值点。

引入罚函数，把约束优化问题转化为无约束优化问题来解，从而减化求解过程。

本文用实例对基本的粒子群算法和改进粒子群算法进行了对比分析，并得出了改进算法确实存在优势的结论。

文中还对算法的主要参数如何取值进行了分析，并结合经验给出了总结。

【优秀作业】粒子群优化算法

【优秀作业】粒子群优化算法粒子群优化算法一、概述粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，最初，Reynolds.Heppner 等科学家研究的是鸟类飞行的美学和那些能使鸟群同时突然改变方向，分散，聚集的定律上，这些都依赖于鸟的努力来维持群体中个体间最佳距离来实现同步。

而社会生物学家 E.O.Wilson 参考鱼群的社会行为认为从理论上说，在搜寻食物的过程中，尽管食物的分配不可知，群中的个体可以从群中其它个体的发现以及以往的经验中获益。

粒子群从这种模型中得到启发并用于解决优化问题。

如果我们把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的潜在解都是搜索空间的一只鸟，称之为“粒子”（Particle），“食物”就是优化问题的最优解。

每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度用来评价粒子的“好坏”程度，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，它根据自己的飞行经验和同伴的飞行经验来调整自己的飞行。

粒子群初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过迭代的方式寻找最优解，在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个是粒子本身所经历过的最好位置，称为个体极值即；另一个是整个群体经历过的最好位置称为全局极值。

每个粒子通过上述的两个极值不断更新自己，从而产生新一代的群体。

二、粒子群算法算法的描述如下：假设搜索空间是维，并且群体中有个粒子。

那么群体中的第个粒子可以表示为一个维的向量，，即第个粒子在维的搜索空间的位置是，它所经历的“最好”位置记作。

粒子的每个位置代表要求的一个潜在解，把它代入目标函数就可以得到它的适应度值，用来评判粒子的“好坏”程度。

整个群体迄今为止搜索到的最优位置记作，是最优粒子位置的索引。

（）为惯性权重（inertia weight），为第个粒子到第代为止搜索到的历史最优解，为整个粒子群到目前为止搜索到的最优解，，分别是第个粒子当前的位置和飞行速度，为非负的常数，称为加速度因子，是之间的随机数。

粒子群综述-【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法综述第一章概述粒子群优化算法(PSO)是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法，源于对鸟群捕食系统的模拟。

它收敛速度快、易实现并且仅有少量参数需要调整，因而一经提出就成为智能优化与进化计算领域的一个新的研究热点，目前己经被广泛应用于目标函数优化、动态环境优化、神经网络训练、模糊控制系统等许多领域[1]。

其中最具应用前景的领域包括多目标问题的优化、系统设计、分类、模式识别、生物系统建模、规划、信号处理、决策和模拟等。

粒子群优化算法的理论背景是“人工生命”。

人工生命(artificial life)是用来研究具有某些生命基本特征的人工系统，其中一个重要部分是利用生物技术来研究计算问题。

粒子群优化算法的诞生来源于一种生物一社会系统，该生物一社会系统的研究集中于简单个体组成的群落与环境之间的关系，以及个体之间的互动行为。

群居个体以集体的力量进行觅食、御敌，单个个体只能完成简单的任务，而由单个个体组成的群体却能完成复杂的任务，这种群体所表现出来的“智能”，就称之为群体智能(Swarm Intelligence，SI)[2]。

而从群居昆虫互相合作进行工作中得到启迪，研究其中的原理，并以此原理来设计新的求解问题的算法被称为群智算法。

在计算智能领域主要有两种基于群智能的算法，一种是蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)，它是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，己经成功运用在很多离散优化问题上[3]；另一种是粒子群优化算法，最初由Jim Kennedy于1995年提出并成功的用于函数优化，后来又进行了有效的拓展[4]。

但是，PSO的发展历史尚短，在理论基础与应用推广上都还存在一些问题有待解决。

当PSO应用于高维复杂问题优化时，往往会早熟收敛(premature)，也就是种群在还没有找到全局最优点时已经聚集到一点停滞不动。

这些早熟收敛点，有可能是局部极小点，也有可能是局部极小点邻域中的一个点。

粒子群优化算法

与模拟退火算法结合
模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法，具有较好的局部搜索能力和鲁棒性。将粒子群优化算法与模拟退火算法结合，可以利用模拟退火算法的优点，弥补粒子群优化算法在搜索过程中的不足之处，提高算法的性能和鲁棒性。
04
粒子群优化算法在解决实际问题中的应用案例
求解函数最大值问题
总结词
决定粒子在更新速度时自身的惯性大小，通常根据问题的特性来
选择。
02
速度和位置范围
粒子的速度和位置都有一定的范围限制，这些限制根据问题的约
束条件来确定。
04
学习因子
决定粒子在更新速度时对自身最优解和全局最优解的参考程度，通常根据问题的特性来选择。
粒子群优化算法的流程
初始化
更新个体最优解
更Hale Waihona Puke 全局最优解结合强化学习技术，设计具有自适应和学习能力的粒子群优化算法，以适应动态环境和复杂任务。
THANKS
感谢观看
更新速度和位置
终止条件
根据问题的约束条件随机初始化粒子的速度和位置。
比较每个粒子的当前解和个体最优解，更新个体最优解。
比较每个粒子的个体最优解和全局最优解，更新全局最优解。
根据粒子的个体最优解和全局最优解以及粒子的速度和位置，按照一定的规则更新粒子的速度和位置。
判断是否满足终止条件（如达到最大迭代次数或全局最优解满足一定的精度要求），若满足则停止迭代，否则返回步骤2。
05
总结与展望
粒子群优化算法的优点与不足
01
优点
02
简单易实现：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法
，其实现原理简单，算法流程清晰，易于理解和实现。

粒子群优化算法-毕业论文

目录第1章概述 (1)1.1课题研究的目的及意义 (1)1.2国内外对粒子群算法（PSO）研究现状与发展趋势 (1)1.3本课题所要研究的主要内容 (5)1.4本文的研究方案 (5)1.5本章小结 (6)第2章粒子群优化算法 (7)2.1引言 (7)2.2粒子群优化算法的统一框架 (7)2.3粒子群优化算法的设计步骤 (8)2.4粒子群优化算法描述 (9)2.5粒子群算法的改进 (12)2.6本章小结 (16)第3章粒子群算法在函数优化问题中的应用 (17)3.1前言 (17)3.2常用测试函数 (17)3.3常用测试函数的介绍 (17)3.4基本粒子群算法在函数优化问题中的实验结果与分析 (18)3.5参数改进的粒子群算法在函数优化问题中的实验结果与分析 (20)3.6本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)致谢 (29)附录1 (30)附录2 (32)附录3 (33)第1章概述1.1课题研究的目的及意义近年来，受自然隐喻的启发，人们提出了各种各样的计算智能方法，如人工神经网络、遗传算法( Genetic Algorithm，GA )、蚁群优化算法( Ant Colony Optimization ，ACO)、粒子群优化算法( Particle Swarm Optimization，PSO)和人工免疫系统等等，它们被广泛应用于各种NP -困难的优化问题的求解，虽然不能保证获取最优解，但在问题规模较大时也能在可行时间内找到问题的满意解。

粒子群优化(Particle SwarmOptimization，PSO)算法是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和进化计算理论。

PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化。

为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度，提出了对PSO算法进行改进。

对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数，并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究。

粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

扬州大学物理科学与技术学院本科生毕业设计论文课题：粒子群优化算法作者：张雷学号： 050702156 专业：电子信息科学与技术指导教师：朱海梅二零零九年五月十五日摘要近年来，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、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。

PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。

在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。

每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。

一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。

追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。

因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。

PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。

粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。

关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , the present condition and some applications of the algorithms are introduced , and the possible research contents in future are also discussed.PSO is a population-based optimization technique proposed firstly for the aboveunconstrained minimization problem. In a PSO system, multiple candidate solutions coexist and collaborate simultaneously. Each solution called a ‘‘particle’’, flies in the problem search space looking for the optimal position to land. A particle, as time passe s through its quest, adjusts its position according to its own ‘‘experience’’ as well as the experience of neighboring particles. Tracking and memorizing the best position encountered build particle_s experience. For that reason, PSO possesses a memory (i.e. every particle remembers the best position it reached during the past). PSO system combines local search method(through self experience) with global search methods (through neighboring experience), attempting to balance exploration and exploitation.Abstract Particle Swarm Optimization Algorithm is a kind of auto-adapted search optimization based on community.But the standard particle swarm optimization is used resulting in slow after convergence, low search precision and easily leading to local minimum. A new Particle Swarm Optimization algorithm is proposed to improve from the initial solution and the search precision. The obtained results showed the algorithm computation precision and the astringency are improved, and local minimum is avoided. The experimental results of classic functions show that the improved PSO is efficientand feasible.Key words ：particle swarm optimization algorithms ; unconstrained minimization problem;the bestposition;global search methods; the search precision目录一．引言二．PSO算法的基本原理和描述（一）概述（二）粒子群优化算法（三）一种改进型PSO算法——基于遗传交叉因子的粒子群优化算法简介1 自适应变化惯性权重2 交叉因子法（四） PSO与GA算法的比较1 PSO算法与GA算法2 PSO算法与GA算法的相同点3 PSO算法与GA算法的不同点三．PSO算法的实现及实验结果和仿真（一）基本PSO算法（二）算法步骤（三）伪代码描述（四）算法流程图（五）六个测试函数的运行结果及与GA算法结果的比较四结论五. 致谢六．参考文献一、引言混沌是一种有特点的非线形系统，它是一种初始时存在于不稳定的动态状态而且包含着无限不稳定时期动作的被束缚的行为。

粒子群优化算法

“粒子群优化算法”资料合集目录一、自适应变异的粒子群优化算法二、粒子群优化算法三、改进的粒子群优化算法研究及其若干应用四、基于粒子群优化算法的机组组合问题的研究五、混沌粒子群优化算法六、粒子群优化算法的改进研究及在石油工程中的应用自适应变异的粒子群优化算法自适应变异的粒子群优化算法的核心思想是根据算法运行的状态和每个粒子的性能，自适应地调整粒子的行为和更新策略。

具体来说，算法会根据每个粒子的位置、速度、个体最优解和全局最优解等信息，动态地调整粒子的行为和更新策略，以便更好地搜索问题的最优解。

在自适应变异的粒子群优化算法中，变异操作是一个重要的环节。

变异操作可以有效地克服算法陷入局部最优解的问题，它通过在粒子群中引入一些随机的扰动因素，使得粒子可以跳出局部最优解，继续搜索问题的全局最优解。

同时，变异操作还可以加速算法的收敛速度，因为它可以使得粒子更加快速地逼近问题的最优解。

自适应变异的粒子群优化算法的另一个特点是它可以自适应地调整粒子的行为和更新策略。

具体来说，算法可以根据粒子的性能和位置，动态地调整粒子的速度、加速度和个体最优解的位置，以便更好地搜索问题的最优解。

算法还可以根据问题的复杂度和搜索空间的特性，自适应地调整粒子的数量和搜索范围，以便更好地适应不同的问题和场景。

自适应变异的粒子群优化算法是一种先进的优化技术，它可以自适应地调整粒子的行为和更新策略，克服了传统粒子群优化算法的不足之处，具有更好的搜索能力和适应性。

相信这种算法将会在越来越多的领域得到应用，并为解决复杂问题提供更加有效的方法。

粒子群优化算法粒子群优化算法是由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出的一种优化算法。

该算法通过模拟鸟群觅食行为，将问题解空间中的每个解看作一只鸟，称为“粒子”。

所有粒子都有一个位置和一个速度，通过不断更新粒子的位置和速度来寻找问题的最优解。

粒子群优化算法的原理基于群体智能，它通过粒子之间的协作和信息共享来寻找问题的最优解。

粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据,截图,很全面的)

毕业论文题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学班级计算061学号3060811007学生xx指导教师徐小平2010年I粒子群优化算法及其参数设置专业：信息与计算科学学生： xx指导教师：徐小平摘要粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。

它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。

论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。

论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。

最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。

关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解IIParticle swarm optimization algorithm and itsparameter setSpeciality: Information and Computing ScienceStudent: Ren KanAdvisor: Xu XiaopingAbstractParticle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solutionIII目录摘要 (II)Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 参数的影响 (1)1.3 应用领域 (2)1.4 电子资源 (2)1.5 主要工作 (2)2.基本粒子群算法 (3)2.1 粒子群算法思想的起源 (3)2.2 算法原理 (4)2.3 基本粒子群算法流程 (5)2.4 特点 (6)2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)2.7 粒子群算法的研究现状 (8)3.粒子群优化算法的改进策略 (9)3.1 粒子群初始化 (9)3.2 邻域拓扑 (9)3.3 混合策略 (12)4.参数设置 (14)4.1 对参数的仿真研究 (14)4.2 测试仿真函数 (15)4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)4.4 对参数的理论分析 (34)5结论与展望 (39)致谢 (43)附录 (44)IV11.引言1.1 研究背景和课题意义“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。

粒子群优化算法及其相关研究综述【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法及其相关研究综述摘要：粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。

它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。

本文围绕粒子群优化算法的原理、特点、改进与应用等方面进行全面综述，侧重于粒子群的改进算法，简短介绍了粒子群算法在典型理论问题中的应用，最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。

关键词：粒子群优化；PSO；群智能优化；智能算法Abstract: Particle swarm optimization is a new swarm intelligence-based heuristic global search algorithm, through competition and collaboration between the particles in order to achieve the advantages of looking at complex global search space. It has easy to understand, easy to implement, strong global search ability and other characteristics, much attention in the field of science and engineering, has become one of the fastest growing intelligent optimization algorithms. This paper focuses on aspects of the principle of particle swarm optimization, characteristics, improvement and application of a comprehensive review, focusing on improved PSO algorithm, a brief description of the particle swarm algorithm in a typical problem in the theory, and finally presented its future research Looking for some advice and research directions.Key Words: Particle Swarm optimization; PSO; Swarm intelligence optimization；Intelligent algorithm1 引言粒子群算法（Particle Swarm optimization，PSO）的基本概念源于对于鸟群捕食行为的简化社会模型的模拟，由Kenndy和Eberhart等人提出[1-2]，1995年IEEE国际神经网络学术会议发表了题为“Particle Swarm Optimization”的论文，标志着PSO算法诞生。

粒子群算法(优化算法)毕业设计【精品文档】(完整版)

粒子群算法 (1)【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)

粒子群简介【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法 程序

粒子群优化算法【范本模板】

粒子群优化算法及其应用研究【精品文档】(完整版)

粒子群算法文档【精品文档】(完整版)

优化算法-粒子群优化算法

粒子群算法【精品文档】(完整版)

粒子群算法解最短路径【精品文档】(完整版)

【优秀作业】粒子群优化算法

粒子群综述-【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法

粒子群优化算法-毕业论文

粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法

粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据,截图,很全面的)

粒子群优化算法及其相关研究综述【精品文档】(完整版)

粒子群优化算法程序