粒子群优化算法_每日论文19：粒子群优化算法综述

每日论文

第十九篇

2020/07/27

摘要：粒子群优化 (PSO)算法是一种新兴的优化技术 ,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现 ,可调参数少 ,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等 ,并对其未来的研究提出了一些建议。

内容提要

★PSO 求解优化问题时 , 问题的解对应于搜索空间中一只鸟的位置 , 称这些鸟为“ 粒子”(particle)或“主体” (agent)。每个粒子都有自己的位置和速度 (决定飞行的方向和距离), 还有一个由被优化函数决定的适应值。各个粒子记忆、追随当前的最优粒子 , 在解空间中搜索。每次迭代的过程不是完全随机的, 如果找到较好解, 将会以此为依据来寻找下一个解。

★基本PSO 的流程可以描述为:Step 1： 初始化。初始搜索点的位置 X_0i 及其速度 V_0i 通常是在允许的范围内随机产生的, 每个粒子的 pbest 坐标设置为其当前位置 , 且计算出其相应的个体极值 (即个体极值点的适应度值), 而全局极值 (即全局极值点的适应度值)就是个体极值中最好的 , 记录该最好值的粒子序号, 并将 gbest设置为该最好粒子的当前位置。

Step 2 评价每一个粒子。计算粒子的适应度值, 如果好于该粒子当前的个体极值, 则将 pbest设置为该粒子的位置 , 且更新个体极值。如果所有粒子的个体极值中最好的好于当前的全局极值, 则将gbest 设置为该粒子的位置 , 记录该粒子的序号, 且更新全局极值。

Step 3 粒子的更新。用式 (1)和式 (2)对每一个粒子的速度和位置进行更新。

Step 4 检验是否符合结束条件。如果当前的迭代次数达到了预先设定的最大次数 (或达到最小错误要求), 则停止迭代, 输出最优解 , 否则转到Step 2 。

格式引文：杨维,李歧强.粒子群优化算法综述[J].中国工程科学,2004(05):87-94.

关键词：群体智能; 演化算法; 粒子群优化;

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编辑：学术菜鸟

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