什么是粒子群优化算法(PSO) Python实现粒子群优化算法

发布:2022-10-20 10:45:20
阅读:14807
作者:网络整理
分享:复制链接

粒子群优化算法(PSO)是一种强大的元启发式优化算法,其灵感来自自然界中观察到的群体行为,例如鱼和鸟群。

粒子群算法概念

假设有一群鸟。现在,所有的鸟都饿了,都在寻找食物。这些饥饿的鸟可以与计算系统中渴望资源的任务相关联。现在,在这些鸟的地方,只有一种食物颗粒。这种食物颗粒可以与资源相关联。

众所周知,任务很多,资源有限。因此,这已成为与特定计算环境中类似的条件。

现在,鸟类不知道食物颗粒隐藏在何处。在这种情况下,应该如何设计寻找食物颗粒的算法。

如果每只鸟都试图自己寻找食物,则可能会造成严重破坏并消耗大量时间。虽然鸟类不知道食物颗粒确定的位置,但它们知道与食物颗粒的距离。因此,寻找食物颗粒的最佳方法是跟随离食物颗粒最近的鸟类。在计算环境中模拟鸟类的这种行为,这样设计的算法被称为粒子群优化算法(PSO)。

Python实现粒子群算法

设定问题参数:维数(d)、下限(minx)、上限(maxx)

算法超参数:粒子数(N)、最大迭代次数(max_iter)、惰性(w)、粒子的认知(C1)、群体的社会影响(C2)

Step1:随机初始化N个粒子Xi(i=1,2,...,n)的Swarm种群

Step2:选择超参数值w,c1和c2

Step3:

For Iter in range(max_iter):
For i in range(N):
a.Compute new velocity of ith particle
swarm<i>.velocity=
w*swarm<i>.velocity+
r1*c1*(swarm<i>.bestPos-swarm<i>.position)+
r2*c2*(best_pos_swarm-swarm<i>.position)
b.If velocity is not in range[minx,max]then clip it
if swarm<i>.velocity&lt;minx:
swarm<i>.velocity=minx
elif swarm<i>.velocity[k]&gt;maxx:
swarm<i>.velocity[k]=maxx
c.Compute new position of ith particle using its new velocity
swarm<i>.position+=swarm<i>.velocity
d.Update new best of this particle and new best of Swarm

if swarm<i>.fitness&lt;swarm<i>.bestFitness:
swarm<i>.bestFitness=swarm<i>.fitness
swarm<i>.bestPos=swarm<i>.position

if swarm<i>.fitness&lt;best_fitness_swarm
best_fitness_swarm=swarm<i>.fitness
best_pos_swarm=swarm<i>.position
End-for
End-for
Step 4:Return best particle of Swarm
扫码进群
微信群
免费体验AI服务