粒子群算法简介优缺点及其应用

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粒子在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的 飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。所有的粒子都有一个 被目标函数决定的适应值(fitness value)，这个适应值用于评价 粒子的“好坏”程度。 每个粒子知道自己到目前为止发现的最好位置(particle best， 记为pbest)和当前的位置，pbest就是粒子本身找到的最优解， 这个可以看作是粒子自己的飞行经验。 除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发 现的最好位置(global best，记为gbest)，gbest是在pbest中的最 好值，即是全局最优解，这个可以看作是整个群体的经验。
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(4)粒子的最大速度vmax ：粒子的速度在空间中的每一维上都有 一个最大速度限制值vdmax ，用来对粒子的速度进行钳制，使速 度控制在范围[－vdmax，＋vdmax ]内，这决定问题空间搜索的力 度，该值一般由用户自己设定。 vmax是一个非常重要的参数，如果该值太大，则粒子们也许会 飞过优秀区域；另一方面如果该值太小，则粒子们可能无法对 局部最优区域以外的区域进行充分的探测。实际上，它们可能 会陷入局部最优，而无法移动足够远的距离跳出局部最优达到 空间中更佳的位置。 (5) rand1和rand2是介于［0,1］之间的随机数，增加了粒子飞行 的随机性。 (6)迭代终止条件：一般设为最大迭代次数Tmax、计算精度或最 优解的最大停滞步数△t。
粒子群算法
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粒子群算法的研究背景
粒子群算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)，是一种基 于群体智能的进化计算方法。PSO由Kennedy和Eberhart博士于 1995年提出。 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）。
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粒子群算法的基本原理
PSO的基本概念源于对鸟群捕食行为的研究：
一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有鸟 都不知道食物在哪里。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。
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每个粒子使用下列信息改变自己的当前位置： (1)当前位置； (2)当前速度； (3)当前位置与自己最好位置之间的距离； (4)当前位置与群体最好位置之间的距离。
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粒子群算法的基本思想
用随机解初始化一群随机粒子，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：
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，把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么“食 物”就是优化问题的最优解，而在空中飞行的每一只觅食的 “鸟”就是PSO算法中在解空间中进行搜索的一个“粒 子”(Particle)。 “群”(Swarm)的概念来自于人工生命，满足人工生命的五个基 本原则。因此PSO算法也可看作是对简化了的社会模型的模拟， 这其中最重要的是社会群体中的信息共享机制，这是推动算法 的主要机制。
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如果c2 = 0，则粒子没有群体共享信息，一个规模为M的群体等 价于运行了M个各行其是的粒子，得到解的几率非常小，因此 一般设置c1 = c2 。这样，个体经验和群体经验就有了相同重要 的影响力，使得最后的最优解更精确。 改变这些常数会改变系统的“张力”，较低的c1 和 c2值使得粒 子徘徊在远离目标的区域，较高的c1 和 c2值产生陡峭的运动或 越过目标区域。 Shi和Eberhart建议，为了平衡随机因素的作用，一般情况下设 置c1 ＝ c2，大部分算法都采用这个建议。
k 1 k k k k k k vid vid c1 rand1k ( Pbestid xid ) c2 rand2 (Gbestd xid )
(3)
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为非负数，称为惯性因子，惯性权重，是控制速度的权重
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(1)线性调整的策略 允许的最大速度vmax实际上作为一个约束，控制PSO能够具有的 最大全局搜索能力。如果vmax较小，那么最大的全局搜索能力将 被限制，不论惯性权重的大小，PSO只支持局部搜索；如果设 置vmax较大，那么PSO通过选择 ，有一个可供很多选择的搜索 能力范围。 由此可以看出，允许的最大速度间接地影响全局搜索能力，而 惯性权重直接影响全局搜索能力，所以希望找到一个非常好的 惯性权重来达到全局搜索和局部搜索之间的平衡。 类似于人的“原动力”，如果原动力比较大，当达到某个目 标的时候，会继续向前实现更高的目标：如果原动力较小，到 达某个目标就停滞。
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PSO的各种改进算法
PSO收敛速度快，特别是在算法的早期，但也存在着精度较低， 易发散等缺点。 若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过最优解， 算法不收敛； 而在收敛的情况下，由于所有的粒子都向最优解的方向飞去， 所以粒子趋向同一化（失去了多样性），使得后期收敛速度 明显变慢，同时算法收敛到一定精度时，无法继续优化，所 能达到的精度也不高。 因此很多学者都致力于提高PSO算法的性能。
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粒子群优化算法的一般数学模型
假设在一个N维空间进行搜索，粒子i的信息可用两个N维向量 来表示：
第i个粒子的位置可表示为 xi xi1 , xi 2 , xiN
速度为 vi vi1Hale Waihona Puke Baidu vi 2 ,viN
T
T
在找到两个最优解后，粒子即可根据下式来更新自己的速度和 位置：
——Calculate particle velocity according equation (1) ——Update particle position according equation (2) — End
While maximum iterations or minimum error criteria is not attained
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Shi和Eberhart提出了一种随着算法迭代次数的增加惯性权重线 性下降的方法。 惯性权重的计算公式如下：
max max min
kmax kn
max和min分别表示权重的最大及最小值，kn为当前迭代次数， kmax表示最大迭代次数。
文献试验了将设置为从0.9到0.4的线性下降，使得PSO在开 始时探索较大的区域，较快地定位最优解的大致位置，随着 逐渐减小，粒子速度减慢，开始精细的局部搜索。该方法使 PSO更好地控制exploration和exploitation能力，加快了收敛速 度，提高了算法的性能，称之为权重线性下降的粒子群算法， 简记为LDW(Linearly Decreasing Inertia Weight)。
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惯性权重法（Inertia Weight） 如果没有公式(1)的第一部分，PSO的搜索过程是一个通过迭代 搜索空间逐渐收缩的过程，展现出一种局部搜索((exploitation) 能力；反之，如果增加了第一部分，粒子就有能力扩展搜索空 间，展现出一种全局搜索(exploration)的能力。在搜索过程中， 全局搜索能力与局部搜索能力的平衡对于算法的成功起着至关 重要的作用。 引入一个惯性权重到公式(1)， 是与前一次速度有关的一个 比例因子，较大的可以加强PSO的全局探测能力，而较小的 能加强局部搜索能力，也就是这个执行了全局搜索和局部搜 索之间的平衡角色。 惯性权重法是由Shi等提出的，其速度更新公式为：
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k d
更新公式的意义 公式(1)主要通过三部分来计算粒子i更新的速度：
粒子i前一时刻的速度
k vid ；
k k xid ) ； 粒子当前位置与自己历史最好位置之间的距离 ( Pbestid
k k 粒子当前位置与群体最好位置之间的距离 (Gbestd xid ) 。
粒子通过公式(2)计算新位置的坐标。
k xid ：是粒子i在第k次迭代中第d维的当前位置；
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i=1，2，3…，M：种群大小。
c1和c2：学习因子，或称加速系数，合适的c1和c2既可加快收 敛又不易陷入局部最优。
rand1和rand2：是介于［0,1］之间的随机数。
k Pbest id 是粒子i在第d维的个体极值点的位置；
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式(1)的第一部分称为动量部分，表示粒子对当前自身运动状 态的信任，为粒子提供了一个必要动量，使其依据自身速度进 行惯性运动； 第二部分称为个体认知部分，代表了粒子自身的思考行为，鼓 励粒子飞向自身曾经发现的最优位置； 第三部分称为社会认知部分，表示粒子间的信息共享与合作， 它引导粒子飞向粒子群中的最优位置。 公式(1)的第一项对应多样化(diversification)的特点，第二项、 第三项对应于搜索过程的集中化(intensification)特点，这三项之 间的相互平衡和制约决定了算法的主要性能。
G best 是整个种群在第d维的全局极值点的位置。
最大速度vmax：决定了问题空间搜索的力度，粒子的每一维速 度vid都会被限制在[－vdmax，+vdmax ]之间，假设搜索空间的第d 维定义为区间[－xdmax，+xdmax ] ，则通常vdmax=kxdmax ， 0.1k1.0，每一维都用相同的设置方法。
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算法流程
开始 初始化粒子X、V
计算Pbest、Gbest
粒子位置、速度更新
计算适应函数值
更新Pbest、Gbest
达到迭代次数或精 度要求？ 是
否
输出所需参数
结束
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程序伪代码
For each particle —Initialize particle End Do —For each particle ——Calculate fitness value ——If the fitness value is better than the best fitness value (pbest) in history ——set current value as the new pbest — End —Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gbest —For each particle
一个是粒子本身所找到的最好解，即个体极值(pbest)，另一个 极值是整个粒子群中所有粒子在历代搜索过程中所达到的最优 解(gbest)即全局极值。 找到这两个最好解后，接下来是PSO中最重要的“加速”过程， 每个粒子不断地改变其在解空间中的速度，以尽可能地朝pbest 和gbest所指向的区域“飞”去。
k 1 k k k k k k vid vid c1 rand1k ( Pbestid xid ) c2 rand2 (Gbestd xid ) (1)
k 1 k k 1 xid xid vid
(2)
v
k id ：是粒子i在第k次迭代中第d维的速度；
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参数意义
(1)粒子的长度N：问题解空间的维数。 (2)粒子种群大小M：粒子种群大小的选择视具体问题而定，但 是一般设置粒子数为20-50。对于大部分的问题10个粒子已经可 以取得很好的结果，不过对于比较难的问题或者特定类型的问 题，粒子的数量可以取到100或200。另外，粒子数目越多，算 法搜索的空间范围就越大，也就更容易发现全局最优解。当然， 算法运行的时间也较长。 (3)加速常数c1和 c2：分别调节向Pbest和Gbest方向飞行的最大 步长，决定粒子个体经验和群体经验对粒子运行轨迹的影响， 反映粒子群之间的信息交流。 如果c1=0，则粒子只有群体经验，它的收敛速度较快，但容易 陷入局部最优；