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自适应免疫量子粒子群优化并行算法

Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2010,46(21)

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[1]是由Kennedy等人于20世纪90年代中期提出的一种模拟自然界群鸟觅食行为的智能优化算法。同其他智能优化算法相比,粒子群算法具实现简单、易于理解的优点,这在解决高维复杂的非线性问题上具有较好的优势,从而获得了广泛的应用[2-3]。但是,在一些具有多个局部最优点的搜索空间求解时,粒子易被束缚在局部最优点、整个种群全局最优点附近进行搜索,从而使得搜索区域有限、容易陷入局部最优。受量子力学启发,文献[4-5]提出了量子粒子群(QPSO)算法。在量子系统中,粒子能够以某一确定的概率出现在可行解空间中的任意位置,因此有更大的搜索范围,与传统粒子群算法相比,更有可能避免粒子陷入局部最优。

虽然量子有更大的搜索空间,但是在粒子进化过程中,缺乏很好的方向指导。针对这个缺陷,对进化过程中的粒子进行有效疫苗接种,能够指导粒子朝着更好的进化方向发展,提高量子粒子群的收敛速度和寻优能力。使用量子粒子群这类智能优化算法有一个共同的缺点就是计算量大、耗时长。为了克服这一缺点,增加粒子群算法的实用性,结合计算机技术的发展,引入并行技术,以缩短计算耗时,提高效率。仿真实验结果表明,该并行算法具有较好的性能。

1并行计算方法

由于篇幅有限,下面仅介绍本文所采用的并行计算方法,具体的并行计算技术就不介绍了,有兴趣的请参考文献[6]。

采用并行计算技术中的主从式方法[6]。其流程如下:

步骤1主节点获得参数:处理器CPU个数N和粒子规模M。

步骤2计算每个节点要计算的个体数目P,由于CPU数目不一定能整除种群中的粒子,所以能整除时每个CPU要计算的粒子数为P=M/N;N不能整除时,将剩余的粒子给编号较大的那些CPU多发送一个。这样每个CPU接收到的粒子数目在不能整除时只差一个。这样就是一个简单的负载均衡程序。

步骤3主节点利用MPI_Isend函数发送粒子编码到从节点。

步骤4各个从节点并行计算需要计算的数据,并利用MPI_Isend 函数发送回主节点。

步骤5主节点利用MPI_Recv接收从节点返回的数据。

2AIQPSOP所涉及的核心方案设计

在本文所提的AIQPSOP算法中,粒子编码方式、粒子适

自适应免疫量子粒子群优化并行算法

成新文

CHENG Xin-wen

四川理工学院计算机学院,四川自贡643000

School of Computer,Sichuan University of Science&Engineering,Zigong,Sichuan643000,China

E-mail:cxw@https://www.wendangku.net/doc/0818642585.html,

CHENG Xin-wen.Adaptive immune quantum-behaved particle swarm optimization parallel https://www.wendangku.net/doc/0818642585.html,puter Engi-neering and Applications,2010,46(21):34-36.

Abstract:The Adaptive Immune Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Parallel algorithm(AIQPSOP)is presented.In order to escape from premature convergence and lacking good direction in particles the evolutionary process,quantum technolo-gy and immunologic mechanism are employed,and an adaptive immune quantum-behaved particle swarm optimization algo-rithm is provided.Meanwhile,according to larger calculation and longer consumed time,parallel computation technology is intro-duced into the provided algorithm too.Simulation experiments show that the presented particle algorithm has better performance. Key words:particle swarm optimization;quantum technology;immunologic mechanism;parallel computation

摘要:提出了自适应免疫量子粒子群优化并行算法。为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方

向指导的问题,采用了量子技术以及免疫机制,从而获得了一个自适应免疫量子粒子群优化算法。同时,针对该算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了该算法的并行计算方法。仿真实验表明所提并行算法具有较好的性能。

关键词:粒子群优化;量子技术;免疫机制;并行计算

DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.009文章编号:1002-8331(2010)21-0034-03文献标识码:A中图分类号:TP301?研究、探讨?

基金项目:人工智能四川省(高校)重点实验室科研基金项目(No.2008RK010)。

作者简介:成新文(1969-),男,讲师,主要研究方向:智能信息处理与地理信息系统。

收稿日期:2010-01-25修回日期:2010-05-26

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粒子群优化算法综述

粒子群优化算法综述 摘要:本文围绕粒子群优化算法的原理、特点、改进与应用等方面进行全面综述。侧重于粒子群的改进算法,简短介绍了粒子群算法在典型理论问题和实际工业对象中的应用,并给出了粒子群算三个重要的网址,最后对粒子群算做了进一步展望。 关键词;粒子群算法;应用;电子资源;综述 0.引言 粒子群优化算法]1[(Particle Swarm Optimization ,PSO)是由美国的Kenned 和Eberhar 于1995年提出的一种优化算法,该算法通过模拟鸟群觅食行为的规律和过程,建立了一种基于群智能方法的演化计算技术。由于此算法在多维空间函数寻优、动态目标寻优时有实现容易,鲁棒性好,收敛快等优点在科学和工程领域已取得很好的研究成果。 1. 基本粒子群算法]41[- 假设在一个D 维目标搜索空间中,有m 个粒子组成一个群落,其中地i 个粒子组成一个D 维向量,),,,(21iD i i i x x x x =,m i ,2,1=,即第i 个粒子在D 维目标搜索空间中的位置是i x 。换言之,每个粒子 的位置就是一个潜在的解。将i x 带入一个目标函数就可以计算出其适 应值,根据适应值得大小衡量i x 的优劣。第i 个粒子的飞翔速度也是一个D 维向量,记为),,,(21iD i i i v v v v =。记第i 个粒子迄今为止搜索到的最优位置为),,,(21iD i i i p p p p =,整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为),,,(21gD gi g g p p p p =。 粒子群优化算法一般采用下面的公式对粒子进行操作

)()(22111t id t gd t id t id t id t id x p r c x p r c v v -+-+=+ω (1) 11+++=t id t id t id v x x (2) 式中,m i ,,2,1 =;D d ,,2,1 =;ω是惯性权重, 1c 和2c 是非负常数, 称为学习因子, 1r 和2r 是介于]1,0[间的随机数;],[max max v v v id -∈,max v 是常数,由用户设定。 2. 粒子群算法的改进 与其它优化算法一样PSO 也存在早熟收敛问题。随着人们对算 法搜索速度和精度的不断追求,大量的学者对该算法进行了改进,大致可分为以下两类:一类是提高算法的收敛速度;一类是增加种群多样性以防止算法陷入局部最优。以下是对最新的这两类改进的总结。 2.1.1 改进收敛速度 量子粒子群优化算法]5[:在量子系统中,粒子能够以某一确定的 概率出现在可行解空间中的任意位置,因此,有更大的搜索范围,与传统PSO 法相比,更有可能避免粒子陷入局部最优。虽然量子有更大的搜索空间,但是在粒子进化过程中,缺乏很好的方向指导。针对这个缺陷,对进化过程中的粒子进行有效疫苗接种,使它们朝着更好的进化方向发展,从而提高量子粒子群的收敛速度和寻优能力。 文化粒子群算法]6[:自适应指导文化PSO 由种群空间和信念空间 两部分组成。前者是基于PSO 的进化,而后者是基于信念文化的进化。两个空间通过一组由接受函数和影响函数组成的通信协议联系在一起,接受函数用来收集群体空间中优秀个体的经验知识;影响函数利用解决问题的知识指导种群空间进化;更新函数用于更新信念空间;

基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制

邮局订阅号:82-946360元/年技术创新 软件天地 《PLC 技术应用200例》 您的论文得到两院院士关注 基于免疫粒子群优化算法的增量式PID 控制 Increment PID Controller Based on Immunity Particle Swarm Optimization Algorithm (西安文理学院) 张伟 ZHANG Wei 摘要:基于粒子群优化算法的收敛速度快简单易实现的特点和免疫算法的免疫记忆、免疫自我调节和多峰值收敛的特点,本文设计出免疫粒子群算法,并将其应用于PID 控制器中。仿真结果表明,免疫粒子群优化算法适用于增量式PID 控制,并且基于免疫粒子群优化算法的增量式PID 控制的跟踪效果和抗干扰能力比粒子群优化算法的PID 控制和基于免疫算法的增量式PID 控制跟踪效果和抗干扰能力都要好。 关键词:粒子群优化算法(PSO);增量式PID 控制;免疫算法(IM)中图分类号:TP273文献标识码:A Abstract:Based on the astringency and practicability of Particle Swarm Optimization Algorithm(PSO)and T cell ’s promotions and B cell ’s restrainability of Immunity Particle Swarm Optimization Algorithm (IMPSO)and applied it to PID controllers.It is clear that IMPSO is suitable to Increment PID control according to the simulations and it made the tracking and anti -jamming of IM PID based on IMPSO,IMPSO more effective than those of PID based on PSO and those of IMPID based on Immunity Algorithm.Key words:Particle Swarm Optimization Algorithm;Increment PID Control;Immunity Algorithm 文章编号:1008-0570(2010)04-1-0233-03 1引言 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,由Eberhart 博士和Kennedy 博士于1995年共同发明的一种新的群体智能优化算法。最初是处理连续优化问题的,目前其应用已推广到组合优化问题。PSO 的优势在于算法的简洁性,易于实现,没有过多参数需要调查,且不需要梯度信息,PSO 是非连续性优化问题、组合优化问题和混合整数非线性优化问题的有效优化工具,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题优化,并已广泛应用于科学和工程领域,如,函数优化,神经网络训练,模式分类、模糊系统控制等领域。 免疫算法(IM)模仿人体免疫系统,基于免疫网络模型,提出了免疫优化算法。免疫算法从体细胞理论和网络理论中得到启发,实现了类似于免疫系统的自我调节和生成不同抗体的功能,已在实际应用中得到应用。 PID 控制具有结构简单,实现方便,鲁棒性强,可靠性高的特点,因而过程控制中多采用PID 控制。本文采用免疫粒子群优化算法实现PID 控制问题,并对其抗干扰方面及其跟踪效果做了讨论。 2算法原理简介 1).PSO 算法的原理(Theory of PSO algorithm) 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)它是通过模拟鸟群的捕食行为来达到优化问题的求解。在解空间随机初始化鸟群,鸟群中的每一只鸟称为一个“粒子”,这些“粒子”都有自己的位置和速度。各个“粒子”在以某种规律移动,通过“粒子”记忆追随当前的最优粒子,在解空间搜索。在每次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个是粒子本身所找到 的最优解,即个体极值,另一个是粒子群(即全局)目前找到的最优解,称之为全局极值gbest 。在找到两个极值后,粒子根据以下公式来更新自己的速度和位置: (1)(2) 其中 —粒子当前的速度;—粒子当前的位置; rand()—是(0,1)之间的随机数;c 1,c 2—学习因子,通常取为c 1=c 2=2; —加权系数,取值在0.1到0.9之间。 公式(1)主要通过三部分来计算粒子i 新的速度;粒子i 前一时刻的速度,粒子i 当前位置与自己最好位置之间的距离,粒子i 当前位置与群体最好位置之间的距离,粒子通过公式(2)计算新位置的坐标,粒子通过公式(1)、(2)决定下一步的运动位置。 粒子群优化算法的步骤如下: a.初始化初始搜索点的位置及其速度,通常是在允许的范围内随机产生的,每个粒子的pbest 坐标设置为其当前位置,且计算出其相应的个体极值(即个体极值点的适应度值),而全局极值(即全局极值点的适应度值)就是个体极值中最好的,记录该最好值的粒子序号,并将gbest 设置为该最好粒子当前位置。 b.评价每一个粒子计算粒子的适应度值,如果好于该粒子当前的个体极值,则将pbest 设置为该粒子的位置,且更新个体极值。如果所有粒子的个体极值中最好的好于当前的全局极值,则将gbest 设置为该粒子的位置,记录该粒子的序号,且更新全局极值。 c.粒子的更新用式(1)和式(2)对每一个粒子的速度和位置进行更新。 d.检验是否符合结束条件如果当前的迭代次数达到了预先设定的最大次数(或达到最小错误要求),则停止迭代,输出最优解,否则转到b. 张伟:讲师硕士 233--

粒子群算法综述

粒子群算法综述 【摘要】:粒子群算法(pso)是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法,具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点,倍受科学与工程领域的广泛关注,已得到广泛研究和应用。为了进一步推广应用粒子群算法并为深入研究该算法提供相关资料,本文对目前国内外研究现状进行了全面分析,在论述粒子群算法基本思想的基础上,围绕pso的运算过程、特点、改进方式与应用等方面进行了全面综述,并给出了未来的研究方向展望。 【关键词】:粒子群算法优化综述 优化理论的研究一直是一个非常活跃的研究领域。它所研究的问题是在多方案中寻求最优方案。人们关于优化问题的研究工作,随着历史的发展不断深入,对人类的发展起到了重要的推动作用。但是,任何科学的进步都受到历史条件的限制,直到二十世纪中期,由于高速数字计算机日益广泛应用,使优化技术不仅成为迫切需要,而且有了求解的有力工具。因此,优化理论和算法迅速发展起来,形成一门新的学科。至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网络流等许多分支。这些优化技术在诸多工程领域得到了迅速推广和应用,如系统控制、人工智能、生产调度等。随着人类生存空间的扩大,以及认识世界和改造世界范围的拓宽,常规优化法如牛顿法、车辆梯度法、模式搜索法、单纯形法等已经无法处理人们所面的复杂问题,因此高效的

优化算法成为科学工作者的研究目标之一。 1.粒子群算法的背景 粒子群算法(particle swarm optimization,pso)是一种新兴的演化算法。该算法是由j.kennedy和r.c.eberhart于1995年提出的一种基于群智能的随机优化算法。这类算法的仿生基点是:群集动物(如蚂蚁、鸟、鱼等)通过群聚而有效的觅食和逃避追捕。在这类群体的动物中,每个个体的行为是建立在群体行为的基础之上的,即在整个群体中信息是共享的,而且在个体之间存在着信息的交换与协作。如在蚁群中,当每个个体发现食物之后,它将通过接触或化学信号来招募同伴,使整个群落找到食源;在鸟群的飞行中,每只鸟在初始状态下处于随机位置,且朝各个方向随机飞行,但随着时间推移,这些初始处于随机状态的鸟通过相互学习(相互跟踪)组织的聚集成一个个小的群落,并以相同的速度朝着相同的方向飞行,最终整个群落聚集在同一位置──食源。这些群集动物所表现的智能常称为“群体智能”,它可表述为:一组相互之间可以进行直接通讯或间接通讯(通过改变局部环境)的主体,能够通过合作对问题进行分布求解。换言之,一组无智能的主体通过合作表现出智能行为特征。粒子群算法就是以模拟鸟的群集智能为特征,以求解连续变量优化问题为背景的一种优化算法。因其概念简单、参数较少、易于实现等特点,自提出以来已经受到国内外研究者的高度重视并被广泛应用于许多领域。

粒子群优化算法及其应用研究

摘要 在智能领域,大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件,如要求优化函数可微等,仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法,由于其几乎不存在对问题的约束,因此,粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。 本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点,并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。最后,对本文进行了简单的总结和展望。 关键词:粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度

目录 摘要...................................................................... I 目录....................................................................... II 1.概述. (1) 1.1引言 (1) 1.2研究背景 (1) 1.2.1人工生命计算 (1) 1.2.2 群集智能理论 (2) 1.3算法比较 (2) 1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2) 1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3) 1.4粒子群优化算法的研究现状 (4) 1.4.1理论研究现状 (4) 1.4.2应用研究现状 (5) 1.5粒子群优化算法的应用 (5) 1.5.1神经网络训练 (6) 1.5.2函数优化 (6) 1.5.3其他应用 (6) 1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6) 2.粒子群优化算法 (8) 2.1基本粒子群优化算法 (8) 2.1.1基本理论 (8) 2.1.2算法流程 (9) 2.2标准粒子群优化算法 (10) 2.2.1惯性权重 (10) 2.2.2压缩因子 (11) 2.3算法分析 (12) 2.3.1参数分析 (12) 2.3.2粒子群优化算法的特点 (14) 3.粒子群优化算法的改进 (15) 3.1粒子群优化算法存在的问题 (15) 3.2粒子群优化算法的改进分析 (15) 3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17) 3.3.1 QPSO算法的优点 (17) 3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18) 3.4 PSO仿真 (19) 3.4.1 标准测试函数 (19) 3.4.2 试验参数设置 (20) 3.5试验结果与分析 (21) 4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22) 4.1支持向量机 (22) 4.2最小二乘支持向量机原理 (22)

量子粒子群算法 程序

%---------程序正文------------------- clear all; close all; %---------变量部分------------------- popsize=50; %种群规模 vartotal=2; %变量个数 inertia=0.5; %惯性因子 selfw=2.0; %自身因子 globalw=2.0; %全局因子 mutatep=0.05; %变异概率 maxgen=500; %限定代数 %---------数组部分----------------------- varrange(1,1)=-512; %第一变量最小值 varrange(1,2)=512; %第一变量最大值 varrange(2,1)=-512; %第二变量最小值 varrange(2,2)=512; %第二变量最大值 %---------粒子位置初始化----------------- for i=1:1:popsize for j=1:1:vartotal angle(i,j)=2*pi*rand; chrom(i,1,j)=cos(angle(i,j)); %第i个粒子(量子染色体)的幅角余弦 chrom(i,2,j)=sin(angle(i,j)); %第i个粒子(量子染色体)的幅角正弦 selfangle(i,j)=2*pi*rand; selfchrom(i,1,j)=cos(angle(i,j));%第i个粒子自身最优位置的幅角余弦 selfchrom(i,2,j)=sin(angle(i,j));%第i个粒子自身最优位置的幅角正弦 dangle(i,j)=0; end end 1 %---------解空间变换------------------------ for i=1:1:popsize for j=1:1:2 for k=1:1:vartotal chromx(i,j,k)=0.5*(varrange(k,2)*(1+chrom(i,j,k))+varrange(k,1)*(1-chrom(i,j,k))); selfchromx(i,j,k)=0.5*(varrange(k,2)*(1+selfchrom(i,j,k))+varrange(k,1)*(1-selfchrom(i,j,k))); end end end 1 %---------计算适应度---------------------------- for i=1:1:popsize for j=1:1:2

启发式优化算法综述【精品文档】(完整版)

启发式优化算法综述 一、启发式算法简介 1、定义 由于传统的优化算法如最速下降法,线性规划,动态规划,分支定界法,单纯形法,共轭梯度法,拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解,使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能,如连续可微,非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感,并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题,在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。于是基于实际应用的需求,智能优化算法应运而生。智能优化算法借助自然现象的一些特点,抽象出数学规则来求解优化问题,受大自然的启发,人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法,人们常常称之为启发式算法(Heuristic Algorithm)。 为什么要引出启发式算法,因为NP问题,一般的经典算法是无法求解,或求解时间过长,我们无法接受。因此,采用一种相对好的求解算法,去尽可能逼近最优解,得到一个相对优解,在很多实际情况中也是可以接受的。启发式算法是一种技术,这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解,但不一定能保证所得的可行解和最优解,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度。 启发式算法是和问题求解及搜索相关的,也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题

时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法,而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案,以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试,最终能找到问题的答案,但它是在很大的问题空间内,花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内,大大减少尝试的数量,能迅速地达到问题的解决。 2、发展历史 启发式算法的计算量都比较大,所以启发式算法伴随着计算机技术的发展,才能取得了巨大的成就。纵观启发式算法的历史发展史: 40年代:由于实际需要,提出了启发式算法(快速有效)。 50年代:逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思,发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解得质量不能保证,而且对大规模的问题仍然无能为力(收敛速度慢)。 70年代:计算复杂性理论的提出,NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解,等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略。 Holland的遗传算法出现了(Genetic Algorithm)再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。 80年代以后:模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm),人工神经网络(Artificial Neural Network),禁忌搜索(Tabu Search)相继出现。 最近比较火热的:演化算法(Evolutionary Algorithm), 蚁群算法(Ant Algorithms),拟人拟物算法,量子算法等。

量子粒子群算法_程序

%---------程序正文------------ ------- clear all; close all; %---------变量部分------------ ------- popsize=50; vartotal=2; %种群规模 %变量个数 %惯性因子 %自身因子 %全局因子 %变异概率 %限定代数 inertia=; selfw=; globalw=; mutatep=; maxgen=500; %---------数组部分------------------ ----- varrange(1,1)=-512; %第一变量最小值 varrange(1,2)=512; %第一变量最大值 varrange(2,1)=-512; %第二变量最小值 %第二变量最大值 varrange(2,2)=512; %---------粒子位置初始化------------ ----- for i=1:1:popsize for j=1:1:vartotal angle(i,j)=2*pi*ran d; chrom(i,1,j)=cos(angle(i,j)); chrom(i,2,j)=sin(angle(i, j)); selfangle(i,j)=2*pi*rand; %第 i 个粒子(量子染色体)的幅角余弦 %第 i 个粒子(量子染色体)的幅角正弦 selfchrom(i,1,j)=cos(angle(i,j));%第 i 个粒子自身最优位置的幅角余弦 selfchrom(i,2,j)=sin(angle(i,j));%第 i 个粒子自身最优位置的幅角正弦 dangle(i,j)=0; end end 1 %---------解空间变换---------------- -------- for i=1:1:popsize for j=1:1:2 for k=1:1:vartotal chromx(i,j,k)=*(varrange(k,2)*(1+chrom(i,j,k))+varrange(k,1)*(1- chrom(i,j,k))); selfchromx(i,j,k)=*(varrange(k,2)*(1+selfchrom(i,j,k))+varrange(k,1)*(1-selfchrom(i,j,k))); end end end 1 %---------计算适应度------------------- --------- for i=1:1:popsize for j=1:1:2

粒子群优化算法综述

粒子群优化算法 1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),由Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2. 背景: 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的容 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题 我们现在关注的是第二部分的容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的. 现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为 例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计. 在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上. 粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具. 3. 算法介绍

粒子群优化算法参数设置

一.粒子群优化算法综述 1.6粒子群优化算法的参数设置 1.6.1粒子群优化算法的参数设置—种群规模N 种群规模N影响着算法的搜索能力和计算量: PSO对种群规模要求不高,一般取20-40就可以达到很好的求解效果,不过对于比较难的问题或者特定类别的问题,粒子数可以取到100或200。 1.6.2粒子的长度D 粒子的长度D由优化问题本身决定,就是问题解的长度。 粒子的范围R由优化问题本身决定,每一维可以设定不同的范围。 1.6.3最大速度Vmax决定粒子每一次的最大移动距离,制约着算法的探索和开发能力 Vmax的每一维一般可以取相应维搜索空间的10%-20%,甚至100% ,也有研究使用将Vmax按照进化代数从大到小递减的设置方案。 1.6.4惯性权重控制着前一速度对当前速度的影响,用于平衡算法的探索和开发能力 一般设置为从0.9线性递减到0.4,也有非线性递减的设置方案; 可以采用模糊控制的方式设定,或者在[0.5, 1.0]之间随机取值; 设为0.729的同时将c1和c2设1.49445,有利于算法的收敛。 1.6.5压缩因子限制粒子的飞行速度的,保证算法的有效收敛 Clerc0.729,同时c1和c2设为2.05 。 1.6.6加速系数c1和c2 加速系数c1和c2代表了粒子向自身极值pBest和全局极值gBest推进的加速权值。 c1和c2通常都等于2.0,代表着对两个引导方向的同等重视,也存在一些c1和c2不相等的设置,但其范围一般都在0和4之间。研究对c1和c2的自适应调整方案对算法性能的增强有重要意义。 1.6.7终止条件 终止条件决定算法运行的结束,由具体的应用和问题本身确定。将最大循环数设定为500,1000,5000,或者最大的函数评估次数,等等。也可以使用算法

粒子群算法

中文翻译 用于电磁运用的量子粒子群优化算法 摘要---一种新的用于电磁运用的粒子群优化(PSO)的技术被提出来了,该技术是基于量子力学提出的,而不是以前版本中我们所指的经典粒子群算法的假设的牛顿定律。提出一个通用的程序是衍生许多不同版本的量子粒子群优化算法(算法)。粒子群算法首次运用于线性排列和阵列天线的合体。这是在天线工程师使用以前的一个标准难题,该粒子群算法性能和优化版的经典算法进行比较,优于经典算法的地方体现在收敛速度的时间上和更好的取得成本花费。作为另一个应用程序,该算法用于寻找一个集合中的无穷小的介质,制造出相同远近不同的领域循环介质谐振器天线(DRA)。此外采用粒子群算法的方法是要为DRA找到一种等效电路模型,这个DRA,可以用来预测一些如同Q-factor一样的有趣参数。粒子群算法只包含一个控制参数,这个参数很容易随着反复试验或者简单的线性变异而调整。基于我们对物理知识的理解,不同算法理论方面的阐释呈现出来。 索引词---天线阵列、电介质指数,粒子群优化,量子力学。

一介绍 粒子群算法的进化是一种全局搜索策略,它能有效地处理任意的优化问题。在1995年,肯尼迪和埃伯哈特首次介绍了粒子群优化算法。后来,它引起了相当大的反响并且证明能够处理困难的优化问题。粒子群算法的基本思想是模拟生物群之间的相互作用。能阐明这个概念的一个很好的例子就是一大群蜜蜂的类比。蜜蜂(候选方案)允许在一个特定的领域飞行寻找食物,人们相信经过一段时间(世代沿袭,更替),蜜蜂会聚集在食物集中的地区(总体最优值)。在每一代中,每一只蜜蜂都会通过采集局部和全局中好的信息来跟新自己目前的住所,达到目前,达到所有蜜蜂中名列前茅的位置。如此的相互作用和连续的更新会保证达到全局最优!这个方法由于在全局优化困难中简单和高能力的搜索通过电磁团体得到了相当高的重视。经典粒子群算法最近被用于电磁学上,而且证明,相对于其他得到认可了的进化技术算法是相当有竞争力的。比如遗传算法。新近提议了一种官方量子计算法则版本。粒子群算法允许所有粒子有一个量子反应而不是到目前为止在所有粒子群算法中假设存在的传统牛顿动力学。这样,代替牛顿学说,某种“量子运动”在搜索过程中被运用。当粒子群算法针对一套基准函数测试时,在庞大的粒子群的状况下,相相比较于传统粒子群算法,它显示了优良的性能。新算法最吸引人的特点之一是减少的控制参数数量。严格地说,在粒子群优化中,只有一个参数要求。在这篇文章中,一种广义框架被提出来,它允许用户获得许多版本的算法,明显优于经典的算法体现出来了。算法的一个物理解释是通过讨论不同的可能势阱得到的。基于我们对物理根源的新战略的理解,我们提出的指导方针以控制算法的调整参数参数。我们首先通过说明其应用线性阵列天线的综合问题来介绍量子粒子群优化。通过进行一些电脑实验以及两种算法性能的比较,证明量子粒子群优化优于传统的粒子群算法。然后,该新算法用于研究天线模型用一套无穷小偶极子的运用。通过建立循环介质谐振器天线(DRA)作为优化问题中,量子粒子群优化算法能够找到一个10个偶极子,能准确预测近和远的领域的模型。最后,本文提出的方法是用于寻找一个等效电路以便研究天线的共鸣。

粒子群优化算法

1 群体智能概述 1.1 群体智能的概念与特点 群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究,是一种在自然界生物群体所表现出的智能现象启发下提出的人工智能实现模式,是对简单生物群体的智能涌现现象的具体模式研究。群体智能指的是“简单智能的主体通过合作表现出复杂智能行为的特性”。该种智能模式需要以相当数目的智能体来实现对某类问题的求解功能。作为智能个体本身,在没有得到智能群体的总体信息反馈时,它在解空间中的行进方式是没有规律的。只有受到整个智能群体在解空间中行进效果的影响之后,智能个体在解空间中才能表现出具有合理寻优特征的行进模式。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行觅食生存,在这些群落中单个个体所表现的行为是简单缺乏智能的,且各个个体之间的行为是遵循相同规则的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。群体智能可以在适当的进化机制引导下通过个体交互以某种突现形式发挥作用,这是个体的智能难以做到的。 通常,群体智能是指一种人工智能模式,体现的是一种总体的智能特性。人工智能主要有两种研究范式,即符号主义和联接主义。符号主义采用知识表达和逻辑符号系统来模拟人类的智能。联接主义则从大脑和神经系统的生理背景出发来模拟它们的工作机理和学习方式。符号主义试图对智能进行宏观研究,而联接主义则是一种微观意义上的探索。20世纪90年代后,计算智能的研究逐渐成为了联接主义人工智能的一个代表性流派。计算智能系统是在神经网络、模糊系统、进化计算三个分支发展相对成熟的基础上,通过相互之间的有机融合而形成的新的科学方法,也是智能理论和技术发展的崭新阶段。神经网络反映大脑思维的高层次结构;模糊系统模仿低层次的大脑结构;进化系统则是从生物种群的群体角度研究智能产生和进化过程。对群居性生物群体行为涌现的群体智能的研究是进化系统的一个新兴研究领域。 群体智能中,最小智能但自治的个体利用个体与个体和个体与环境的交互作用实现完全分布式控制,其具有以下特点: (1)自组织。自组织是一种动态机制,由底层单元(部件)的交互而呈现出系统的全局性的结构。交互的规则仅依赖于局部信息,而不依赖于全局的模式。自组织并不是外部的影响施加给系统而体现的一种性质,而是系统自身涌现出的一种性质。系统中没有一个中心控制模块,也不存在一个部分控制另一部分。正反馈(positive feedback)群体中的每个具有简单能力的个体表现出某种行为,会遵循已有的结构或者信息指引自己的行动,并且释放自身的信息素,这种不断的反馈能够使得某种行为加强。尽管一开始都是一些随机的行为,大量个体遵循正

关于量子粒子群算法(QPSO)

关于量子粒子群算法的杂七杂八 1 关于PSO 说到GPSO,必须要说到它的源头,也就是PSO,也就是粒子群算法 按照北京航空航天大学的王小川老师说法,粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)是模拟鸟群捕食行为的优化算法。不同于遗传算法(Genetic Alogrithm,GA),粒子群算法是有记忆的,之前迭代过程中的最优位置和最优方向都会保留下来并作用于粒子群的更新。这个算法的应用太广了,如果学习了一段时间的机器学习,即将迈入深度学习的阶段,一定要迈过去的两个坎,一个是RBM,就是受限玻尔兹曼机,另一个就是PSO 1.1相关的名词解释 粒子群长度:粒子群长度等于每一个参数取值范围的大小。 粒子群维度:粒子群维度等于待寻优参数的数量。这个根据项目的具体要求可以十分容易的敲定 粒子群位置:粒子群位置包含参数取值的具体数值。 粒子群方向:粒子群方向表示参数取值的变化方向。 个人感觉这里也可以理解成想原本的粒子(或者是cluster中的拥有实际含义的矩阵)的方向向量进行进一步的分解,从某种意义上说,其实它加大了分解出来的向量之间的联系,算是在某种程度上对于数据的维度进行了一定的扩充。 适应度函数:表征粒子对应的模型评价指标。关于适应度函数的取值其实不止一个算法或者是模型中提到了关于适应度函数的具体含义与在具有特定条件与背景之下可能有效的适应度函数的取法,经典的如北京航空航天大学的王小川老师在他的著作中认为可以将适应度函数的取值设定为cluster中的单个样本的值对应的总的cluster的mean值的均方差的倒数,当然这个说法并不唯一,而且是在不同的条件下取值并不完全相同。《43个案例分析》中单只要是涉及到函数的拟合的,适应度函数的取值都为待拟合的函数的取值的倒数。目前尚无较为肯定的经验公式或者是对应的参照物图表可以归纳所有情况。 pbest:(局部最优)pbest的长度等于粒子群长度,表示每一个参数取值的变化过程中,到目前为止最优适应度函数值对应的取值。 gbest:(全局最优)gbest的长度为1,表示到目前为止所有适应度函数值中最优的那个对应的参数取值。 1.2关于粒子的更新 在对于具有实际含义的矢量进行了分解之后,使用不同的矢量表示出原本的矢量,写成坐标

粒子群优化算法概述

计算机辅助工艺课程作业 学生:赵华琳 学号: s308070072 时间:09年6月

粒子群优化算法概述 0.前言 优化是科学研究、工程技术和经济管理等领域的重要研究工具。它所研究的问题是讨论在众多的方案中寻找最优方案。例如,工程设计中怎样选择设计参数,使设计方案既满足设计要求又能降低成本;资源分配中,怎样分配有限资源,使分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益。在人类活动的各个领域中,诸如此类,不胜枚举。优化这一技术,正是为这些问题的解决,提供理论基础和求解方法,它是一门应用广泛、实用性很强的科学。近十余年来,粒子群优化算法作为群体智能算法的一个重要分支得到了广泛深入的研究,在路径规划等许多领域都有应用。本文主要结合现阶段的研究概况对粒子群优化算法进行初步介绍。 1.粒子群优化算法的基本原理 1.1 粒子群优化算法的起源 粒子群优化(PSO)算法是由Kennedy和Eberhart于1995年用计算机模拟鸟群觅食这一简单的社会行为时,受到启发,简化之后而提出的[1][2]。 设想这样一个场景:一群鸟随机的分布在一个区域中,在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是他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。最简单有效的方法就是追寻自己视野中目前离食物最近的鸟。如果把食物当作最优点,而把鸟离食物的距离当作函数的适应度,那么鸟寻觅食物的过程就可以当作一个函数寻优的过程。鱼群和鸟群的社会行为一直引起科学家的兴趣。他们以特殊的方式移动、同步,不会相互碰撞,整体行为看上去非常优美。生物学家CargiReynolds提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型。在他的模拟模型boids中,每一个个体遵循:避免与邻域个体相冲撞、匹配邻域个体的速度、试图飞向感知到的鸟群中心这三条规则形成简单的非集中控制算法驱动鸟群的聚集,在一系列模拟实验中突现出了非常接近现实鸟群聚集行为的现象。该结果显示了在空中回旋的鸟组成轮廓清晰的群体,以及遇到障碍物时鸟群的分裂和再度汇合过程。由此受到启发,经过简化提出了粒子群优化算法。 1.2粒子群优化算法的原理 在粒子群优化算法中,每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟,称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。优化开始时先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。第一个极值就是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极值就是局部极值。第二个极值是粒子本身所找到的最优解,称为个体极值。这是因为粒子仅仅通过跟踪全局极值或者局部极值来更新位置,不可能总是获得较好的解。这样在优化过程中,粒子在追随全局极值或局部极值的同时追随个体极值则圆满的解决了这个问题。这就是粒子群优化算法的原理。 在算法开始时,随机初始化粒子的位置和速度构成初始种群,初始种群在解空间中为均匀分布。其中第i个粒子在n维解空间的位置和速度可分别表示为X i=(x i1,x i2,…,x id)和V i=(v i1,v i2,…,v id),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的速度和位置。一个极值是粒子本身到目前为止所找到的最优解,这个极值称为个体极值Pb i=(Pb i1,Pb i2,…,Pb id)。另一个极值是该粒子的邻域到目前为止找到的最优解,

粒子群优化算法及其相关研究综述

粒子群优化算法及其相关研究综述 摘要:粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法,通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点,倍受科学与工程领域的广泛关注,已经成为发展最快的智能优化算法之一。本文围绕粒子群优化算法的原理、特点、改进与应用等方面进行全面综述,侧重于粒子群的改进算法,简短介绍了粒子群算法在典型理论问题中的应用,最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。 关键词:粒子群优化;PSO;群智能优化;智能算法 Abstract: Particle swarm optimization is a new swarm intelligence-based heuristic global search algorithm, through competition and collaboration between the particles in order to achieve the advantages of looking at complex global search space. It has easy to understand, easy to implement, strong global search ability and other characteristics, much attention in the field of science and engineering, has become one of the fastest growing intelligent optimization algorithms. This paper focuses on aspects of the principle of particle swarm optimization, characteristics, improvement and application of a comprehensive review, focusing on improved PSO algorithm, a brief description of the particle swarm algorithm in a typical problem in the theory, and finally presented its future research Looking for some advice and research directions. Key Words: Particle Swarm optimization; PSO; Swarm intelligence optimization;Intelligent algorithm 1 引言 粒子群算法(Particle Swarm optimization,PSO)的基本概念源于对于鸟群捕食行为的简化社会模型的模拟,由Kenndy和Eberhart等人提出[1-2],1995年IEEE国际神经网络学术会议发表了题为“Particle Swarm Optimization”的论文,标志着PSO算法诞生。它同遗传算法类似,通过个体间的协作和竞争实现全局搜索系统初始化为一组随机解,称之为粒子。通过粒子在搜索空间的飞行完成寻优,在数学公式中即为迭代,它没有遗传算法的交叉及变异算子,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。目前,粒子群优化算法应用于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果,有着广阔的应用前景。 粒子群算法本质上是一种随机搜索算法,并能以较大的概率收敛于全局最优解。实践证明,它适合在动态、多目标优化环境中寻优,与传统的优化算法相比较具有更快的计算速度和更好的全局搜索能力。但是,PSO的发展历史尚短,在理论和实践方面还存在一些不足。粒子群优化算法根据全体粒子和自身粒子的搜索经验向着最优解的方向发展,在进化后期收敛速度变慢,同时,算法收敛精度不高,尤其是对于高维度极值的复杂优化问题。

粒子群算法研究综述

粒子群算法综述 控制理论与控制工程09104046 吕坤一、粒子群算法的研究背景 人工智能经过半个世纪的发展,经历了由传统人工智能、分布式人工智能到现场人工智能等阶段的发展。到二十世纪九十年代,一些学者开始从各种活动和现象的交互入手,综合地由个体的行为模型开始分析社会结构和群体规律,于是90年代开始, 就产生了模拟自然生物群体(swarm)行为的优化技术。Dorigo等从生物进化的机理中受到启发, 通过模拟蚂蚁的寻径行为, 提出了蚁群优化方法;Eberhart和Kennedy于1995年提出的粒子群优化算法是基于对鸟群、鱼群的模拟。这些研究可以称为群体智能(swarm-intelligence)。通常单个自然生物并不是智能的,但是整个生物群体却表现出处理复杂问题的能力,群体智能就是这些团体行为在人工智能问题中的应用。粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)最初是处理连续优化问题的, 目前其应用已扩展到组合优化问题。由于其简单、有效的特点, PSO已经得到了众多学者的重视和研究。 二、粒子群算法的研究现状及研究方向 粒子群算法(PSO)自提出以来,已经历了许多变形和改进,包括数学家、工程师、物理学家、生物学家以及心理学家在内的各类研究者对它进行了分析和实验,大量研究成果和经验为粒子群算法的发展提供了各许多合理的假设和可靠的基础,并为实际的工业应用指引了新的方向。目前,PSO的研究也得到了国内研究者的重视,并已取得一定成果。 十多年来,PSO的研究方向得到发散和扩展,已不局限于优化方面研究。PSO 算法按其研究方向分为四部分:算法的机制分析研究、算法性能改进研究、算法的应用研究及离散性PSO算法研究。算法的机制分析主要是研究PSO算法的收敛性、复杂性及参数设置。算法性能改进研究主要是对原始PSO算法的缺陷和不足进行改进,以提高原始PSO算法或标准PSO算法的一些方面的性能。目前技术与方法的改进主要是增加算法的多样性、加强局部搜索性及融合其它智能优化算法的技术;PSO算法的应用研究主要是关于如何利用PSO算法对工程技术、经济及社会等需要优化的问题求解,其中包括多目标问题、约束问题、动态问题和大量实际应用问题;离散PSO研究主要针对离散性的优化问题,PSO算法如何进行优化求解,原始PSO算法主要是解决连续性的优化问题,而离散性问题存在特殊性,因此离散性问题的求解,PSO算法需要一些特殊技术进行处理,其研究问题主要包括离散二进制问题和一般组合优化问题。 同时粒子群算法还存在很多的不足需要进一步研究,主要的研究及改进方向集中为以下几方面: (1)粒子群算法的改进 与许多仿生算法一样,粒子群算法现在还只是刚刚起步,本身有很多的不足之处需要改进,尤其它作为一种仿生算法,是对生物群体行为的模拟而产生的,

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