群智能算法
群智能算法
收缩因子法
1999年，Clerc引入收缩因子以保证算法的收敛性。 速度更新公式为
vid K[vid 1r1( pbestid xid ) 2r2 (gbestd xid )]
其中，收缩因子K为受φ1 φ2 限制的w。φ1 φ2是需要预先设定的模型 参数
K
2
2
2 4
,
1 2 , 4
由肯尼迪（J. Kennedy ）和艾伯哈特（R. 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.
粒子群算法:
简单易行 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
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
1.蚁群
蚂蚁的觅食过程
1.随机移动 2.遇到食物分泌信息素 3.在搬运食物回家的路上留下信息素 4.其他蚂蚁发现留有信息素的路径结束漫游，沿该
每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到 的最佳位置。
每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方 向。这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的 飞行经验进行动态调整。
粒子群优化算法求最优解
D维空间中，有N个粒子； 粒子i位置：xi=(xi1,xi2,…xiD)，将xi代入适应函数f(xi)求适应值； 粒子i速度：vi=(vi1,vi2,…viD) 粒子i个体经历过的最好位置：pbesti=(pi1,pi2,…piD) 种群所经历过的最好位置：gbest=(g1,g2,…gD)
粒子群算法的构成要素 -权重因子 权重因子：惯性因子 、学习因子
vikd =wvikd-1
c1r1( pbestid
群智能优化算法及其应用
群智能优化算法及其应用引言：随着科技的不断发展，对于复杂问题的求解需求也日益增加。
而传统的优化算法可能在解决这些复杂问题时面临困境，因此，群智能优化算法应运而生。
群智能优化算法又被称为Swarm Intelligence (SI) 算法，它是一种模仿生物群体行为的优化算法，能够通过群体协作完成复杂任务的求解。
一、群智能优化算法的基本原理群智能优化算法的基本原理源于生物群体的行为模式，例如鸟群、蚂蚁、鱼群等。
这些生物群体在多年的进化中发展出了一些复杂的协作行为，而群智能优化算法正是借鉴了这些行为模式。
群智能优化算法通过定义每个个体的行为规则，并通过个体之间的信息交流和调整来实现任务的优化。
群智能优化算法的核心是个体之间的信息交流和共享，这种交流和共享可以通过多种方式实现，例如直接交流、间接交流、光信息等。
在个体之间交流和共享信息的过程中，通过不断修正个体的行为规则和策略来提高整个群体的性能和适应性。
二、常见的群智能优化算法1. 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）蚁群算法是一种基于蚂蚁采食行为的群智能优化算法。
在蚁群算法中，蚂蚁会留下一种信息素来标记它们走过的路径，而其他蚂蚁会根据这些信息素的浓度选择路径。
通过不断的迭代和信息素更新，蚂蚁群体将逐渐找到一条最优路径。
2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的群智能优化算法。
在PSO中，将待优化问题映射为一个个体在解空间中的搜索问题，每个个体被称为粒子。
粒子通过学习自己和群体最优解的方式，不断调整自己的位置和速度，以达到求解最优解的目标。
3. 人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）人工鱼群算法是一种模拟鱼群觅食和追逐行为的群智能优化算法。
在AFSA中，每个人工鱼个体都有自身的属性和行为规则，它们通过交互和个体行为的调整来寻找最佳解。
群智能算法的理论与应用研究
群智能算法的理论与应用研究群智能算法是一种模拟生物群体行为策略的计算机算法，它模拟了生物群体中的群体智慧现象，并将其应用于解决复杂问题。
这些算法通过个体间的协作和信息共享，实现对问题空间的全局和最优解的发现。
群智能算法的理论与应用研究是一个热门的领域，其在多个领域中都取得了显著的应用成果。
首先，群智能算法的理论研究主要包括粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）、鱼群算法（Fish School Search，FSS）等。
这些算法基于自然界中的群体智慧行为，通过模拟个体间的相互作用和信息传递，实现对问题解空间的。
其中，PSO算法模拟了鸟类群体觅食过程中个体间的信息共享和协作行为；ACO算法模拟了蚂蚁觅食过程中信息素的释放和蒸发过程；FSS算法模拟了鱼群中个体之间的集群和追随行为。
这些算法的理论研究主要集中在算法的基本原理、收敛性分析、参数选择等方面，旨在提高算法的性能和收敛速度。
其次，群智能算法的应用研究涉及到多个领域，如优化问题、机器学习、数据挖掘、图像处理等。
在优化问题中，群智能算法可以用来求解函数最优化、约束优化、组合优化等各种类型的问题。
它通过全局策略和多个个体的协作，找到问题的最优解或次优解。
在机器学习和数据挖掘领域，群智能算法可以用于特征选择、聚类分析、分类和回归等任务。
它通过获得个体间的相互关联性和数据分布的特点，提取有用的特征和模式，从而改善学习和预测的性能。
在图像处理中，群智能算法可以用于图像分割、目标跟踪、图像复原和增强等任务。
它通过利用个体之间的合作和信息传递，提高图像处理的准确性和鲁棒性。
此外，群智能算法在其他领域也有广泛的应用。
例如，在交通流量优化中，群智能算法可用于调度和优化交通信号控制系统，减少拥堵和减缓交通事故风险；在无线传感器网络中，群智能算法可用于节点定位、网络组织和能量管理，提高网络的覆盖范围和能源利用效率；在智能机器人领域，群智能算法可用于多机器人协作和路径规划，实现任务的高效完成和环境的自主感知。
第6章__群智能算法
第i个粒子的位置和速度更新为：
k 1 k k k vid wvid c1rand()( pid xid ) c2 rand()( p gbest xid ) k 1 k k 1 xid xid vid
智能优化计算
第六章 群智能算法
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念
群智能（ Swarm Intelligence, SI ）
人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群
体智能”、“群集智能”、“集群智能”等）
特点 个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却 能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。
思路
在考虑实际优化问题时，往往希望先采用全局搜索， 使搜索空间快速收敛于某一区域，然后采用局部精 细搜索以获得高精度的解。 研究发现，较大的 w 值有利于跳出局部极小点，而 较小的 w 值有利于算法收敛，因此提出了自适应调 整的策略，即随着迭代的进行，线性地减小 w 的 值。
智能优化计算
6.8 改进粒子群优化算法
智能优化计算
6.9 粒子群优化算法的应用
6.9.1 求解TSP问题
符号的定义
SS ' 和 SS1 SS2 属于同一等价集，在交换序等 价集中，拥有最少交换子的交换序称为该等价集的 基本交换序。
6.7.3 与遗传算法的比较
差异
（1）PSO有记忆，所有粒子都保存较优解的知识， 而GA，以前的知识随着种群的改变被改变； （2）PSO中的粒子是一种单向共享信息机制。而 GA中的染色体之间相互共享信息，使得整个种群 都向最优区域移动； （3）GA需要编码和遗传操作，而PSO没有交叉和 变异操作，粒子只是通过内部速度进行更新，因此 原理更简单、参数更少、实现更容易。
常见的群体智能算法
常见的群体智能算法一、引言群体智能算法是一类仿生算法，通过模拟自然界中群体的行为和智能来解决各种优化问题。
这类算法具有全局搜索能力、适应性强、鲁棒性好等优势，被广泛应用于优化问题的求解。
本文将介绍几种常见的群体智能算法。
二、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的，其灵感来源于鸟群觅食行为。
算法通过维护一群粒子的位置和速度，并根据粒子自身的历史经验和全局最优位置来更新粒子的位置和速度，以实现搜索最优解的目标。
PSO算法简单易实现，但容易陷入局部最优。
三、人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）人工鱼群算法是由Xin-She Yang于2008年提出的，其灵感来源于鱼群觅食行为。
算法通过模拟鱼群的觅食和追随行为来搜索最优解。
每个鱼代表一个解，通过调整鱼的位置和状态来进行搜索。
人工鱼群算法具有全局搜索能力和自适应性，但对参数的选择较为敏感。
四、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）蚁群优化算法是由Marco Dorigo于1992年提出的，其灵感来源于蚂蚁寻找食物的行为。
算法通过模拟蚂蚁释放信息素和觅食的行为来搜索最优解。
蚂蚁释放的信息素会在路径上积累，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
蚁群优化算法具有全局搜索能力和自适应性，但对问题的建模较为复杂。
五、人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）人工免疫算法是由De Castro和Von Zuben于2002年提出的，其灵感来源于人类免疫系统的工作原理。
算法通过模拟免疫系统的自我学习和适应性来搜索最优解。
免疫算法通过抗体和抗原之间的相互作用来进行搜索，其中抗体代表解，抗原代表问题。
人工免疫算法具有全局搜索能力和自适应性，但对参数的选择较为困难。
常见的群体智能算法
引言：随着技术的发展，群体智能算法正在成为解决复杂问题的有效方法之一。
群体智能算法是一类借鉴自然界群体行为的启发式优化算法，通过多个个体的相互协作与竞争，来求解复杂问题。
本文将介绍常见的群体智能算法，并对其原理、应用、优缺点进行详细阐述，以期帮助读者更好地理解和应用这些算法。
概述：群体智能算法的主要特点是通过模拟群体中个体的行为进行求解。
这种算法中个体之间通过信息交流、竞争和合作等方式实现问题的优化。
常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法和蜂群算法等。
下面将对这些算法的原理、应用以及优缺点进行详细介绍。
正文：一、遗传算法1.原理：遗传算法是一种通过模拟自然界的生物进化过程来优化问题的方法。
它通过染色体编码个体，利用交叉、变异等操作新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。
然后，根据适应度选择优秀个体进行下一代的繁衍。
2.应用：遗传算法广泛应用于优化问题的求解，如函数优化、机器学习、图像处理等领域。
3.优缺点：优点：全局搜索能力强，易于并行化实现。
缺点：对问题的描述要求高，需要预先设定好适应度函数和编码方式。
二、粒子群优化算法1.原理：粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群中的群体协作行为。
每个粒子代表一个潜在解，通过追随当前最优个体和个体之间的信息交流，来寻找最优解。
2.应用：粒子群优化算法广泛应用于连续优化问题的求解，例如参数优化、神经网络训练等。
3.优缺点：优点：收敛速度快，易于实现。
缺点：容易陷入局部最优。
三、蚁群算法1.原理：蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁通过信息素的释放和感知，选择路径并与其他蚂蚁相互交流，最终找到最短路径。
2.应用：蚁群算法广泛应用于路径规划、调度问题等领域。
3.优缺点：优点：适用于离散问题，具有较好的全局搜索能力。
缺点：参数设置较为复杂，易于陷入局部最优。
四、人工鱼群算法1.原理：人工鱼群算法模拟鱼群觅食的行为。
每个鱼代表一个潜在解，通过觅食、追随和扩散等行为寻找最优解。
人工智能原理中群智能优化算法的内容以及过程
人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程1. 概述人工智能是指智能机器的研究和设计，它包括了形式逻辑思维、学习和自然语言理解等各种能力。
随着科技的发展和进步，人工智能已经成为了当今社会中一个非常重要的领域。
而在人工智能的研究和应用中，裙智能优化算法起到着非常重要的作用。
在本文中，我们将会介绍人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程。
2. 裙智能优化算法的概念裙智能优化算法是一种基于生物裙体行为的算法，其最初的灵感来源于自然界中的一些生物的裙体行为，例如蚁裙、鸟裙或者鱼裙等。
这些生物在裙体行为中表现出极强的自适应性和智能性，这也启发了研究者们去开发一些模拟这些生物裙体行为的优化算法。
裙智能优化算法可以通过模拟这些生物裙体行为来解决一些优化问题，例如寻优、函数逼近、组合优化等。
3. 裙智能优化算法的工作原理裙智能优化算法的核心思想是通过模拟生物裙体行为来解决优化问题。
在这些算法中，通常会涉及到一些基本的生物行为模型，例如蚁裙算法中的信息素模型、粒子裙算法中的裙体飞行模型等。
在算法的执行过程中，个体之间会进行信息交流或者相互作用，从而使得整个裙体能够逐步收敛到最优解。
在算法的每一次迭代中，个体会根据一定的规则进行位置或者速度的更新，从而使得整个裙体可以朝着最优解的方向前进。
4. 裙智能优化算法的主要内容在裙智能优化算法中，最为著名和常用的算法包括蚁裙算法、粒子裙算法、鱼裙算法和人工免疫算法等。
这些算法在不同的优化问题上都有着自己独特的优势和特点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
下面我们将对这些算法进行简要的介绍。
4.1 蚁裙算法蚁裙算法是一种通过模拟蚁裙寻找食物的行为来解决优化问题的算法。
在这个算法中，蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径，并且在选择路径之后会在路径上释放信息素。
通过这种方式，蚂蚁可以很快找到最优路径，并且这种最优路径也会被更多的蚂蚁选择。
4.2 粒子裙算法粒子裙算法是一种通过模拟鸟裙觅食的行为来解决优化问题的算法。
群智能算法(一)2024
群智能算法（一）引言概述：群智能算法是一种基于群体行为的智能算法，通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息传递，来解决复杂问题。
本文将介绍群智能算法的基本原理、常见算法类型以及其应用领域。
正文内容：一、基本原理1.1 定义：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决问题的算法。
1.2 群体行为模拟：群体行为模拟是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用，来解决问题。
1.3 群体智能与个体智能：群体智能是由个体之间的相互作用和信息传递所产生的智能。
二、常见算法类型2.1 蚁群算法：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素和启发式规则来进行搜索和优化。
2.2 粒子群算法：模拟鸟群寻找食物的行为，通过速度和位置的调整来进行搜索和优化。
2.3 鱼群算法：模拟鱼群觅食和迁徙的行为，通过个体的位置和速度来进行搜索和优化。
2.4 免疫算法：模拟免疫系统的优化过程，通过抗体的选择、克隆和突变来进行搜索和优化。
2.5 蜂群算法：模拟蜜蜂寻找蜜源和觅食的行为，通过信息素和距离计算来进行搜索和优化。
三、应用领域3.1 工程优化：群智能算法在工程优化中被广泛应用，例如在航空航天工程中的飞行控制系统优化、电力系统中的负荷分配优化等。
3.2 数据挖掘：群智能算法在数据挖掘中可以用于聚类分析、关联规则挖掘和分类预测等任务。
3.3 图像处理：群智能算法在图像处理中可以用于图像分割、目标检测和图像增强等任务。
3.4 交通规划：群智能算法在交通规划中可以用于路线规划、交通流优化和交通事故预测等任务。
3.5 金融市场：群智能算法在金融市场中可以用于股票预测、投资组合优化和风险管理等任务。
总结：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决复杂问题的智能算法。
它的基本原理是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用和信息传递，来获得群体智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、免疫算法和蜂群算法。
这些算法在工程优化、数据挖掘、图像处理、交通规划和金融市场等领域都有广泛的应用。
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智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念 3. SI的核心思路——“Mind is social”
认为人的智能是源于社会性的相互作用，文化和认知是 人类社会性不可分割的重要部分，这一观点成为了群智 能发展的基石。
4. SI的意义和发展前景 群智能的思路，为在没有集中控制且不提供全局模型的 前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础 群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义和符号主 义的一种新的关于智能的描述方法。
智能计算方法与应用
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6.2 粒子群优化算法
6.2.2 基本粒子群算法 2. 基本粒子群算法数学描述
已知优化问题为： m i f(x) = f(x 1 ;x 2 ;¢¢¢ ;x d ); n s. x i 2 [ i;U i] = 1;2;¢¢¢ ;n t. L ;i 第i个粒子表示为：X i = (xi1;xi2;¢¢¢;xid )；
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6.2 粒子群优化算法
•6.2.1 粒子群算法概述 •6.2.2 基本粒子群算法 •6.2.3 改进粒子群算法
智能计算方法与应用
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 1. 粒子群算法的起源
粒子群优化算法源于1987年Reynolds对鸟群社会系统 boids的仿真研究，boids是一个复杂适应系统。在boids 中，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则： • 1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突； • 2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调一致； • 3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。 仅通过使用这三条规则，boids系统就实现了非常逼真的 群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它 们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体
其中的ω称为惯性系数，通常随算法的搜索过程从0.9到 0.4线性递减；合适的ω取值能够提供算法局部探索与全 局开发的平衡能力，同时也降低了算法对于每一回合的 速度阈值设定的要求。较大的ω使粒子具备较强的开发 能力，较小的ω使粒子具备探索能力
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6.2 粒子群优化算法
头脑简单的蜜蜂却能构造出世界上最完美的建筑物
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6.1 群智能算法概述
6.1.1 生物群体行为的启示 生物群中的每个个体只有简单的信息处理能力和行为能力。
鸟群：飞行，捕食，避碰…… 昆虫：爬行，觅食，产生信息素…… 群体中各个个体之间可以进行信息交互。 鸟群：视觉，听觉，磁场…… 昆虫：感知信息素…… 群体的能力要远远超出个体能力的简单叠加 信息感知能力 分工协作能力 适应生存能力
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智能计算方法与应用
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智能计算方法与应用
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智能计算方法与应用
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智能计算方法与应用
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6.1 群智能算法概述
6.1.1 生物群体行为的启示 “群众的力量是伟大的”
鸟群通过协作进行捕食
鱼聚集成群可以有效的逃避捕食者 房间偏僻角落里的蛋糕总会先被蚂蚁发现
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 5. 粒子群算法的基本概念
最优化问题 解空间 候选解 候选解集 解的搜索速度 目标函数 单个候选解 搜索过程中的最优点 所有候选解 搜索过程中的最优点 粒子群算法 粒子可行空间 粒子 粒子群 粒子速度 适应度函数 个体极值 全局极值 鸟群觅食行为 天空 鸟的位置 鸟群 鸟的速度 找到食物的可能性 某一只鸟记忆中最接近 食物的位置 整个鸟群觅食过程中最 接近食物的位置
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6.1 群智能算法概述
6.1.3 群智能算法的分类 广义的群智能算法包括： 粒子群算法：模拟鸟群觅食行为 蚁群算法：模拟蚁群觅食行为 免疫算法：模拟生物免疫系统工作机理 细菌觅食算法：模拟大肠杆菌觅食行为
混合算法：多种群智能算法的结合
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智能计算方法与应用
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 3. 粒子群算法的产生背景（一）：复杂适应系统（CAS）
CAS是指其内部的成员(Agent)能够通过与其他成员以及 外界环境的交流，并根据学习经验调整自身的结构和行 为，进而实现整个系统的演变和进化的系统 CAS的特点表现为： • 主体(Adaptive Agent)是主动的、活的实体； • 个体与环境(包括其他个体之间)的相互影响，相互作 用，是系统演变和进化的主要动力； • 宏观与微观有机结合 • 引进随机因素的作用，具有更强的描述和表达能力。
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6.2 粒子群优化算法
6.2.3 改进粒子群算法 1. 粒子群算法主要研究方向
算法分析；
粒子群拓扑结构；
参数选择与优化；
社会行为与生物行为的模拟；
与其他演化计算的融合；
应用。
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6.2 粒子群优化算法
6.2.3 改进粒子群算法 2. 几种常见的粒子群改进算法： 线性递减惯性权重，收敛因子，最大速度，规范系数 二进制PSO，离散PSO 并行PSO，小生境PSO 混合PSO：模糊PSO、混沌PSO、HPSO、免疫PSO
6.2.3 改进粒子群算法 4. 收敛（压缩）因子法
在惯性权重法的基础上，1999年Clerc提出了收敛因子法
V i(t+ 1) = X i(t+ 1) = K = K (V i(t) + c1 r1 (t)(P i(t) ¡ X i(t)) + c2 r2 (t)(P g (t) ¡ X i(t))) X i(t) + V i(t+ 1) 2k=j ¡ ' ¡ 2 p ' 2 ¡ 4' j
惯性
V i(t+ 1) =
V i(t)+ c1 r1 (t)(P i(t)¡ X i(t)) + c2 r2 (t)(P g (t)¡ X i(t)) X i(t)+ V i(t+ 1)
认知
社会
X i(t+ 1) =
c1和c2为正常数，称为加速系数； r1和r2为[0 1]之间的随机数。 上式中的速度和位臵向量都被限制在有限区域内，一旦 超出界限，则按照响应的最大最小界限计算
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群心理 学家Kennedy和电气工程师Eberhart于 1995年提出，他们在Reynolds的工作 基础上引入了食物要素，进一步模拟 了鸟群飞行觅食的行为，并发现该方 法可以应用于复杂全局寻优问题的求 解。 粒子群优化算法的英文为“Particle Swarm Optimization”，通常缩写为 PSO
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第六章 群智能算法
•6.1 群智能算法概述 •6.2 粒子群优化算法 •6.3 粒子群算法应用
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6.1 群智能算法概述
• 6.1.1 生物群体行为的启示 • 6.1.2 群智能的概念 • 6.1.3 群智能算法的分类
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6.2 粒子群优化算法
6.2.3 改进粒子群算法 3. 标准粒子群算法——惯性权重法
惯性权重概念是由Y.Shi和Eberhart于1998年提出的
V i(t+ 1) = X i(t+ 1) = ! V i(t)+ c1 r1 (t)(P i(t)¡ X i(t)) + c2 r2 (t)(P g (t)¡ X i(t)) X i(t)+ V i(t+ 1)
人工生命的研究挑战主要为以下三类 • The Transition of Life • The Evolutionary Potential of Life • The Relation between Life and Mind and Culture
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6.2 粒子群优化算法
6.1 群智能算法概述
6.1.4 群智能算法与进化计算的异同 SI与EC的相同点
都研究个体与群体的关系 都存在个体之间的信息传递 都是为了解决实际问题，而非单纯的模拟自然现象 都属于随机搜索算法 SI与EC的不同点
SI模拟的是个体之间的协同作用，而EC模拟的是适者生 存的自然选择机制。
智能计算方法与应用
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6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念 2. 定义SI的五条基本原则（by Mark Millonas 1994) Proximity Principle: 群内个体具有能执行简单的时间或 空间上的评估和计算的能力。 Quality Principle: 群内个体能对环境（包括群内其它个 体）的关键性因素的变化做出响应。 Principle of Diverse Response: 群内不同个体对环境中的 某一变化所表现出的响应行为具有多样性。 Stability Principle: 不是每次环境的变化都会导致整个群 体的行为模式的改变。 Adaptability Principle: 环境所发生的变化中，若出现群 体值得付出代价的改变机遇，群体必须能够改变其行为 模式。
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6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 3. 粒子群算法的产生背景（二）：人工生命（AL）