| 查看: 1214 | 回复: 6 | ||||
| 【奖励】 本帖被评价3次，作者虫侠增加金币 2.5 个 | ||||
| 当前主题已经存档。 | ||||
[资源]
粒子群算法（附VB算法）
|
||||
|
粒子群优化(Partical Swarm Optimization - PSO) 算法是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolu2tionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Partical Swarm Optimization -PSO) 算法 . 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。 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”。所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(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。 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pBest. 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为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 粒子群优化算法的研究还处于初期阶段, 还有很多未知的领域需要研究, 例如关于粒子群理论的数学证明。 网上已经由了很多的关于粒子群的资源, 下面列出一些: http://www.particleswarm.net 关于粒子群理论的各方面资源 http://icdweb.cc.purdue.edu/~hux/PSO.shtml 有一份比较全的文献列表以及网上论文 http://www.researchindex.com/ 可以搜索到关于PSO的很多论文及文献 |
回复此楼» 收录本帖的淘帖专辑推荐
 source |
» 猜你喜欢
法国博士后职位
已经有0人回复
-
重庆交大26年硕士生招生拟调剂通知已出！欢迎加入机器视觉与3D光学成像课题组。
已经有0人回复
-
物理学I论文润色/翻译怎么收费?
已经有178人回复
-
**
已经有1人回复
-
0702一志愿吉大B区求调剂 本科期间发表一篇Sci
已经有3人回复
-
基底STO,薄膜SRO，XRD里面的振荡，是laue震荡还是kiessig振荡? 怎么判断？
已经有2人回复
-
B区学生调剂-兰州交通大学材料科学与工程学院
已经有8人回复
-
山西大同大学物理学专业还有调剂名额，欢迎调剂！
已经有12人回复
-
桂林理工大学物理学专业招收调剂
已经有11人回复
-
VASP 的一组 GPU / CPU 基准测试记录
已经有0人回复
3楼2008-02-14 16:08:57
4楼2008-02-15 10:44:53
5楼2008-04-12 13:30:21
简单回复
ssyyss2楼
2007-12-11 10:25
回复
