第九章解连续性优化问题的粒子群优化算法优秀课件.ppt
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1、第九章解第九章解连续连续性性优优化化问题问题的粒子群的粒子群优优化算化算法法第1页,本讲稿共22页内容简介内容简介内容简介内容简介:粒子群算法(粒子群算法(PSO算法)算法)模拟退火简介模拟退火简介混沌知混沌知识简介介两篇两篇论文文第2页,本讲稿共22页粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(PSOPSOPSOPSO算法)算法)算法)算法)算法思想:算法思想:PSO模拟鸟群群的捕食行为。设想想这样一个一个场景景:一群鸟在随机搜索食物,在这个区域里只有一块食物,所有的鸟都不知道食物在那里,但是它们知道当前的位置离食物还有多远,那么找到食物的最优策略是什么呢?最简单有效的就是:搜寻目前离食
2、物最近的鸟的周围区域第3页,本讲稿共22页 算法介算法介绍:vPSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟鸟,我们称之为“粒子粒子”。v所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值由被优化的函数决定的适应值(fitness valuev 每个粒子还有一个速度速度决定他们飞翔的方向和距离v然后粒子们就追随当前的最优粒子追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。个体极值个体极值pBestpBest-粒子本身所找到粒子本身所找到的最优解全局极值全局极值gBestgBest-整个种群目前找到整
3、个种群目前找到的最优解粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(PSOPSOPSOPSO算法)算法)算法)算法)第4页,本讲稿共22页算法介算法介绍:在找到这两个最优值时,粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置:粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(PSOPSOPSOPSO算法)算法)算法)算法)vk-粒子的速度向量xk-当前粒子的位置pbestk-粒子本身所能找到的最优解的位置gbestk-整个种群目前找到的最优解的位置c0,c1,c2-群体认知系数注意:每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度注意:每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度v vmaxmax之之内内第5
4、页,本讲稿共22页粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(PSOPSOPSOPSO算法)算法)算法)算法)PSOPSO算法特点:算法特点:基于基于PSOPSO算法最初是算法最初是处理理连续优化化问题的的类似于似于遗传算法,算法,PSOPSO也是也是多点搜索多点搜索PSOPSO算法在多算法在多样性和集中化之性和集中化之间建立均衡建立均衡第6页,本讲稿共22页粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(粒子群算法(PSOPSOPSOPSO算法)算法)算法)算法)程序框架:程序框架:1.对每个粒子初始化,设定粒子数n,随机产生n个初始解或给出n个初始解,随即产生n个初始速度;2.根据当前位置和速度产
5、生各个粒子的新的位置;3.while(迭代次数规定迭代次数)do4.计算每个粒子新位置的适应值:对各个粒子,若粒子的适应值优于原来的个体极值pbest,设置当前适应值为个体极值pbest;5.根据各个粒子的个体极值pbest找出全局极值gbest;6.按式(1),更新自己的速度,并把它限制在Vmax内;7.按式(2),更新当前位置。8.END第7页,本讲稿共22页模拟退火简介模拟退火简介模拟退火简介模拟退火简介算法的提出算法的提出 模拟退火算法最早的思想由模拟退火算法最早的思想由Metropolis等(等(1953)提出,)提出,1983年年Kirkpatrick等将其应用于组合优化等将其应用
6、于组合优化,才得到广泛的才得到广泛的应用应用算法的目的算法的目的 解决解决NP复杂性复杂性问题;问题;克服优化过程陷入局部极小;克服优化过程陷入局部极小;克服初值依赖性。克服初值依赖性。第8页,本讲稿共22页模拟退火简介模拟退火简介模拟退火简介模拟退火简介2.2.物理退火过程物理退火过程什么是退火什么是退火?退火是指将固体加热到足够高的温度,使分子退火是指将固体加热到足够高的温度,使分子呈随机排列状态,然后逐步降温使之冷却,最后呈随机排列状态,然后逐步降温使之冷却,最后分子以低能状态排列,固体达到某种稳定状态分子以低能状态排列,固体达到某种稳定状态第9页,本讲稿共22页模拟退火简介模拟退火简介
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- 第九 连续性 优化 问题 粒子 算法 优秀 课件
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