粒子群优化算法 1. 背景知识 1995年美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物学家Heppner的生物群体模型,模拟鸟类觅食过程。鸟类飞行过程相互 ...
粒子群算法 粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法 Particle Swarm Optimization ,缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法 Evolutionary Algorithm EA 。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,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, ...
2018-05-24 21:17 0 2283 推荐指数:
粒子群优化算法 1. 背景知识 1995年美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物学家Heppner的生物群体模型,模拟鸟类觅食过程。鸟类飞行过程相互 ...
粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的,它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得问题的最优解。设想这么一个场景:一群鸟进行觅食,而远处有一片玉米 ...
...
这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了。最早是Kenny 和 Eberhart于1995 ...
粒子群算法即PSO是典型的非线性优化算法,之前对这类智能优化算法(粒子群、遗传、退火、鸟群、鱼群、蚁群、各种群。。。)研究过一段时间,这类算法在我看来有个共同的特点——依靠随机产生“可能解”,在迭代的过程中,通过适用度函数fitness function(或称代价函数cost ...
一、粒子群算法的历史 粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体。比方研究鸟群系统,每一个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性,它能够与环境及其它的主体进行交流,而且依据 ...
第2章 标准粒子群算法(PSO) 2.1 粒子群算法思想的起源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机 ...
抽象来源:模仿自然界中的鸟群觅食行为。 核心思想:在自然界鸟群觅食过程中,我们可以想象食物自身散发某种着香味(实际上可能不是,此处仅以香味为例代表鸟群可能获得的某种食物信息),该香味 ...