1. 基本概念

? ? ? ?粒子群優(yōu)化，又稱微粒群算法，來(lái)源于對(duì)—個(gè)簡(jiǎn)化社會(huì)模型的模擬，主要用于求解優(yōu)化問(wèn)題。

? ? ?? 粒子群優(yōu)化算法是 Kennedy和 Eberhart受人工生命硏究結(jié)果的啟發(fā)，通過(guò)模擬鳥(niǎo)群覓食過(guò)程中的遷徙和群聚行為而提出的一種基于群體智能的全局隨機(jī)搜索算法。與遺傳算法一樣，它也是基于“種群”和“進(jìn)化”的概念，通過(guò)個(gè)體間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜空間最優(yōu)解的搜索。但是，粒子群優(yōu)化并不需要對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉、變異等進(jìn)化操作，而是將種群中的個(gè)體看成是D維搜索空間中沒(méi)有質(zhì)量和體積的粒子，每個(gè)粒子以一定的速度在解空間運(yùn)動(dòng)，并向粒子本身歷史最佳位置和種群歷史最佳位置靠攏，以實(shí)現(xiàn)對(duì)候選解的進(jìn)化。

? ? ? ?這種模型最開(kāi)始來(lái)自于對(duì)鳥(niǎo)群覓食的觀察。設(shè)想這樣一種場(chǎng)景：一群鳥(niǎo)在隨機(jī)搜索食物，已知在這塊區(qū)域只有一塊食物，并且這些鳥(niǎo)都不知道食物在哪里，但它們能感受到食物的位置離當(dāng)前有多遠(yuǎn)，那么找到食物的最優(yōu)策略是什么呢?首先，搜索目前離食物最近的鳥(niǎo)的周圍區(qū)域；其次，根據(jù)自己飛行的經(jīng)驗(yàn)判斷食物的所在。粒子群優(yōu)化算法正是從這種模型中得到的啟發(fā)，

2. 實(shí)現(xiàn)步驟

算法的基本流程，主要分為六步。

? ? ? ? 第一步：初始化粒子群，包括群體規(guī)模，每個(gè)粒子的位置和速度，設(shè)置慣性權(quán)重、最大速度、加速度常數(shù)、最大迭代次數(shù)等初始值。

? ? ? ?第二步：設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值。

? ? ? ?第三步：對(duì)每個(gè)粒子，用它的適應(yīng)度值和該粒子歷史最佳 pbest比較，如果前者大于后者，則更新pbest。

? ? ? ?第四步：對(duì)每粒子的 pbest，用它的最大值與種群歷史最佳 gbest比較，如果前者大于后者，則更新 gbest

? ? ? 第五步：根據(jù)更新公式，更新每粒子的速度和位置。

? ? ? 第六步：如果滿足結(jié)束條件則退出，否則轉(zhuǎn)入第二步。

3. 代碼實(shí)現(xiàn)?

? ? ?補(bǔ)充。。。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的模型参数优化（二）：粒子群优化的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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