pso粒子群算法PPT课件
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的总数
算法介绍
算法算介法绍介绍
抽象：
鸟空P优esS被间解tO初,。g抽，始b在e象 粒化s每t为 子为)一来一没I次更群有在的新随质N迭自机维代己量粒空中。和子间，体(粒随的积子机位的通解置微过)表。跟粒然示踪(后点为两通)矢个过，“量迭并极X代延i值＝找”伸到((到xp最1b，N维x 2在，找…到，这x两N)个，最飞优行值速后度，粒表子示通为过矢下量面V的i公＝式x(i v来xi1，V更i v新2，自己…，v
xi P的S调Oxi节的。优V目势i 前在已于被简广单泛容应易用实于现函并数且优没化有、许神多经参网数
在式络(1训)、练(2、)中模，糊i＝系1统，控2，制…以，及M其，他M遗是传该算群法体的中应粒用子 的总领数域。
算法算介法绍介绍
设PS想O初这始化样为一一个群随场机景粒：子(一随群机解鸟)。在然随后机通过的迭搜代索找到食最物。 在优这解。个在区每域一次里的只迭有代中一，块粒食子通物过，跟所踪两有个的“鸟极值都”不(p知b 道离e在的s食食找速t,到度g物物b这和es在还两位t)那有个置来最。更。多优新但远值自是。后己，。它粒们子知通过道下自面己的公当式xi前来xi V的更i 新位自置己距
Vi (V2i)式c1 rand () ( pbesti xi ) c2 rand () (gbesti xi )
(2)式
x x V Vi Vi c1 rand() ( pbesti xi ) c2 rand () (gbesti xi )
粒子群优化算法 PSO
算法算介法绍介绍
P优e在的sS解找速tOP粒veo初,an。到度ongr子at始blnilc在这和euCel群化seto每两位tdisno为)优ywf一个置来ne博a一r化are次最。更mnr群士cy算的优新oe随p于c迭值自o法ti机onm1代后己m（Ni粒9ze中，。a9puP子t5ir，粒uoaS年(nlt粒子随O．aN提et）P子通机itworo出通过解是oncre）k过下)一e(s。Kd．跟面,ei由种n然n1g踪的9ns后E进9e两公5odb通．fy化个式etxJi1h过r，9计e“来xhi4迭IE2VaE极更算ib~Er代e1tE值新r9技博h找4In”自a8术rt士到.et)己(。rRp最n（和．源bateik (1于)式对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基 Vi(2本来)式思寻V想 找i 是 最c1 通 优 r过 解and群．()体 (中pb个es体ti 之xi间) 的c2协 r作an和d ()信 息(gb共es享ti xi )
N的)．速每度和个位粒置子。都有一个由目标函数决定的适应值(fitne ss(1)v式alue)，并且知道自己到目前为止发现的最好位置
V(飞pi(行2be)式经st验V)和i ．现c1除在此ra的n之d位(外)置，(Xp每ib．e个st这i 粒个x子i )可还以c知2 看道ra作n到d是目()粒前(子g为b自e止st己i 整的x个i )
在以式上(1面)、两(2个)中公，式i＝为1，基2础，，…形，成M，了M后是来该P群S体O中粒子 的的总标数准形式
源自文库
算法算介法绍介绍
从表P优S社示解O初会上。始在学次化每的 速为一角 度一次群度 大的随来 小迭机看和代粒中，方子，公向(粒随式的子机影(1通解)响的过)。；跟第然公踪一后两式部通个第过分“二迭称极代部为值找分”记到称(忆p最b为项自， 身es认t,知gbe项st，)来是更从新当自前己点。 指向粒子自身最好点的一个矢量， 表在示找粒到这子两的个动最作优来值源后，于粒自子己通经过验下的面部的公分式x；i 来xi 公V更i 式新的自第己 三部 分的称速为度和群位体置认。知项，是一个从当前点指向种群最好点的 矢(量1)，式反映了粒子间的协同合作和知识共享。粒子就是 通动Vi(过。2)自式己Vi 的 c经1 验ra和nd同()伴( p中be最sti好 的xi )经 c验2 来ra决nd定()下(g一be步sti的 运xi )
在(每1)一式维，粒子都有一个最大限制速度Vmax，如果 某Vi 一 维的Vi 速 c度1 超ra过nd设()定( p的beVstmi axxi )， c那2 么ra这nd一()维(的gbe速sti度 xi ) 就(被2)限式定为Vmax 。（ Vmax >0）
xi xi Vi
群中xi体的中最x所 好i 有 值V粒)i．子这发个现可的以最看好作位是置粒(子gb同es伴t)的(g经be验st．是粒pb子est
在就式是(1通)、过(自2)己中的，经i＝验1，和2同，伴…中，最M好，的M是经该验群来体决中定粒下子一步 的的总运数动。
算法算介法绍介绍
P优SP代解OS初找O。初始在到化始每最为化一优一为次群解的一随。迭群机在代随粒中每子机，一(粒粒随次子子机的通解(迭随过)。代机跟然踪中解后两，)通。个粒过然“子迭极后代通值通找过”过到跟(p最迭b踪 es两t,个gbe“st极)来值更”新(自pb己e。st,gbest)来更新自己。 在在找找到这到两这个两xi 最x个i 优Vi 最值优后，值粒后子，通粒过子下通面的过公下式x面i 来xi 的V更i 公新式自来己 更 的新速自度和己位的置速。度和位置。 ((11))式式
？ (1)式
那Vi 么 找V到i 食c1 物ra的nd最()优( p策bes略ti 是xi )什 c么2 rand () (gbesti xi )
(2)式
在最周x式简围i (1单区)x、有域i (2效。)V中i的，就i＝是1，搜2寻，目…，前M离，食M物是最该群近体的中鸟粒的子
在的在的式 总i式总(数1数()1、)i、(2()2中i)中，，i＝i＝1，1，2，2，……，，MM，，MM是是该该群群体体中中粒粒子子
算法算介法绍介绍
VpP优biS解Oe是初s。始t粒在和化子每g为一b的一e次群速s的t随度如迭机代；前粒中定子，(义粒随子机；通解过)。跟然踪后两通个过“迭极代值找”到(p最b reasnt,dg(b)e是st)介来于更新（自0己、。1）之间的随机数； Xc在的1i 和找速是c到度2粒这和是两位子学个置的习最。当因优子前值后，位，通置粒常。子取通c过1＝下面c2的＝公2式xi 来xi V更i 新自己
算法介绍
算法算介法绍介绍
抽象：
鸟空P优esS被间解tO初,。g抽，始b在e象 粒化s每t为 子为)一来一没I次更群有在的新随质N迭自机维代己量粒空中。和子间，体(粒随的积子机位的通解置微过)表。跟粒然示踪(后点为两通)矢个过，“量迭并极X代延i值＝找”伸到((到xp最1b，N维x 2在，找…到，这x两N)个，最飞优行值速后度，粒表子示通为过矢下量面V的i公＝式x(i v来xi1，V更i v新2，自己…，v
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在式络(1训)、练(2、)中模，糊i＝系1统，控2，制…以，及M其，他M遗是传该算群法体的中应粒用子 的总领数域。
算法算介法绍介绍
设PS想O初这始化样为一一个群随场机景粒：子(一随群机解鸟)。在然随后机通过的迭搜代索找到食最物。 在优这解。个在区每域一次里的只迭有代中一，块粒食子通物过，跟所踪两有个的“鸟极值都”不(p知b 道离e在的s食食找速t,到度g物物b这和es在还两位t)那有个置来最。更。多优新但远值自是。后己，。它粒们子知通过道下自面己的公当式xi前来xi V的更i 新位自置己距
Vi (V2i)式c1 rand () ( pbesti xi ) c2 rand () (gbesti xi )
(2)式
x x V Vi Vi c1 rand() ( pbesti xi ) c2 rand () (gbesti xi )
粒子群优化算法 PSO
算法算介法绍介绍
P优e在的sS解找速tOP粒veo初,an。到度ongr子at始blnilc在这和euCel群化seto每两位tdisno为)优ywf一个置来ne博a一r化are次最。更mnr群士cy算的优新oe随p于c迭值自o法ti机onm1代后己m（Ni粒9ze中，。a9puP子t5ir，粒uoaS年(nlt粒子随O．aN提et）P子通机itworo出通过解是oncre）k过下)一e(s。Kd．跟面,ei由种n然n1g踪的9ns后E进9e两公5odb通．fy化个式etxJi1h过r，9计e“来xhi4迭IE2VaE极更算ib~Er代e1tE值新r9技博h找4In”自a8术rt士到.et)己(。rRp最n（和．源bateik (1于)式对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基 Vi(2本来)式思寻V想 找i 是 最c1 通 优 r过 解and群．()体 (中pb个es体ti 之xi间) 的c2协 r作an和d ()信 息(gb共es享ti xi )
N的)．速每度和个位粒置子。都有一个由目标函数决定的适应值(fitne ss(1)v式alue)，并且知道自己到目前为止发现的最好位置
V(飞pi(行2be)式经st验V)和i ．现c1除在此ra的n之d位(外)置，(Xp每ib．e个st这i 粒个x子i )可还以c知2 看道ra作n到d是目()粒前(子g为b自e止st己i 整的x个i )
在以式上(1面)、两(2个)中公，式i＝为1，基2础，，…形，成M，了M后是来该P群S体O中粒子 的的总标数准形式
源自文库
算法算介法绍介绍
从表P优S社示解O初会上。始在学次化每的 速为一角 度一次群度 大的随来 小迭机看和代粒中，方子，公向(粒随式的子机影(1通解)响的过)。；跟第然公踪一后两式部通个第过分“二迭称极代部为值找分”记到称(忆p最b为项自， 身es认t,知gbe项st，)来是更从新当自前己点。 指向粒子自身最好点的一个矢量， 表在示找粒到这子两的个动最作优来值源后，于粒自子己通经过验下的面部的公分式x；i 来xi 公V更i 式新的自第己 三部 分的称速为度和群位体置认。知项，是一个从当前点指向种群最好点的 矢(量1)，式反映了粒子间的协同合作和知识共享。粒子就是 通动Vi(过。2)自式己Vi 的 c经1 验ra和nd同()伴( p中be最sti好 的xi )经 c验2 来ra决nd定()下(g一be步sti的 运xi )
在(每1)一式维，粒子都有一个最大限制速度Vmax，如果 某Vi 一 维的Vi 速 c度1 超ra过nd设()定( p的beVstmi axxi )， c那2 么ra这nd一()维(的gbe速sti度 xi ) 就(被2)限式定为Vmax 。（ Vmax >0）
xi xi Vi
群中xi体的中最x所 好i 有 值V粒)i．子这发个现可的以最看好作位是置粒(子gb同es伴t)的(g经be验st．是粒pb子est
在就式是(1通)、过(自2)己中的，经i＝验1，和2同，伴…中，最M好，的M是经该验群来体决中定粒下子一步 的的总运数动。
算法算介法绍介绍
P优SP代解OS初找O。初始在到化始每最为化一优一为次群解的一随。迭群机在代随粒中每子机，一(粒粒随次子子机的通解(迭随过)。代机跟然踪中解后两，)通。个粒过然“子迭极后代通值通找过”过到跟(p最迭b踪 es两t,个gbe“st极)来值更”新(自pb己e。st,gbest)来更新自己。 在在找找到这到两这个两xi 最x个i 优Vi 最值优后，值粒后子，通粒过子下通面的过公下式x面i 来xi 的V更i 公新式自来己 更 的新速自度和己位的置速。度和位置。 ((11))式式
？ (1)式
那Vi 么 找V到i 食c1 物ra的nd最()优( p策bes略ti 是xi )什 c么2 rand () (gbesti xi )
(2)式
在最周x式简围i (1单区)x、有域i (2效。)V中i的，就i＝是1，搜2寻，目…，前M离，食M物是最该群近体的中鸟粒的子
在的在的式 总i式总(数1数()1、)i、(2()2中i)中，，i＝i＝1，1，2，2，……，，MM，，MM是是该该群群体体中中粒粒子子
算法算介法绍介绍
VpP优biS解Oe是初s。始t粒在和化子每g为一b的一e次群速s的t随度如迭机代；前粒中定子，(义粒随子机；通解过)。跟然踪后两通个过“迭极代值找”到(p最b reasnt,dg(b)e是st)介来于更新（自0己、。1）之间的随机数； Xc在的1i 和找速是c到度2粒这和是两位子学个置的习最。当因优子前值后，位，通置粒常。子取通c过1＝下面c2的＝公2式xi 来xi V更i 新自己