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粒子群算法通俗的解释,粒子群算法简介

互联网 2020-10-21 19:20:18
在线算命,八字测算命理

通俗的解释PSO算法。

PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程,每个鸟就是PSO中的粒子,也就是我们需要求解问题的可能解,这些鸟在寻找食物的过程中,不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下,鸟群在寻找食物的过程中,开始鸟群比较分散,逐渐这些鸟就会聚成一群,这个群忽高忽低、忽左忽右,直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数 y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。该函数的图形如下:

当x=0.9350-0.9450,达到最大值y=1.3706。为了得到该函数的最大值,我们在[0,4]之间随机的洒一些点,为了演示,我们放置两个点,并且计算这两个点的函数值,同时给这两个点设置在[0,4]之间的一个速度。下面这些点就会按照一定的公式更改自己的位置,到达新位置后,再计算这两个点的值,然后再按照一定的公式更新自己的位置。直到最后在y=1.3706这个点停止自己的更新。这个过程与粒子群算法作为对照如下:

这两个点就是粒子群算法中的粒子。

该函数的最大值就是鸟群中的食物

计算两个点函数值就是粒子群算法中的适应值,计算用的函数就是粒子群算法中的适应度函数。

更新自己位置的一定公式就是粒子群算法中的位置速度更新公式。

下面演示一下这个算法运行一次的大概过程:

第一次初始化

第一次更新位置

第二次更新位置

第21次更新

最后的结果(30次迭代)

最后所有的点都集中在最大值的地方。

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