文章目錄

• 一、概述
• 二、算法原理
• • 2.1 模擬捕食
  • 2.2 啟示
  • 2.3 算法流程
• 三、python實(shí)現(xiàn)
• • 3.1 構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)
  • 3.2 算法實(shí)現(xiàn)

一、概述

??粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻譯為粒子群算法、微粒群算法、或微粒群優(yōu)化算法。是通過(guò)模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來(lái)的一種基于群體協(xié)作的隨機(jī)搜索算法。通常認(rèn)為它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一種。它可以被納入多主體優(yōu)化系統(tǒng)(Multiagent Optimization System, MAOS)。PSO的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)，并且沒(méi)有許多參數(shù)的調(diào)節(jié)。目前已被廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模糊系統(tǒng)控制以及其他遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域。

二、算法原理

2.1 模擬捕食

??PSO模擬鳥群的捕食行為。一群鳥在隨機(jī)搜索食物，在這個(gè)區(qū)域里只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那里。但是他們知道當(dāng)前的位置離食物還有多遠(yuǎn)。那么找到食物的最優(yōu)策略是什么呢。最簡(jiǎn)單有效的就是搜尋離食物最近的鳥的周圍區(qū)域。

2.2 啟示

??PSO從這種模型中得到啟示并用于解決優(yōu)化問(wèn)題。PSO中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解都是搜索

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的四、python实现粒子群算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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