粒子群算法優(yōu)化方法綜述

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1、粒子群算法優(yōu)化方法綜述摘要：粒子群算法（PSO）是一種基于群體智能的進(jìn)化算法，具有實現(xiàn)容易，精度高，收斂快等優(yōu)點，本文就粒子群算法（pso）的優(yōu)化方面進(jìn)行綜述。并對目前的應(yīng)用研究方向進(jìn)行總結(jié)。本文采集自網(wǎng)絡(luò)，本站發(fā)布的論文均是優(yōu)質(zhì)論文，供學(xué)習(xí)和研究使用，文中立場與本網(wǎng)站無關(guān)，版權(quán)和著作權(quán)歸原作者所有，如有不愿意被轉(zhuǎn)載的情況，請通知我們刪除己轉(zhuǎn)載的信息，如果需要分享，請保留本段說明。關(guān)鍵詞：粒子群算法；粒子群算法優(yōu)化；PSO一、粒子群算法的背景粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）最早是由Eberhart和K

2、ennedy于1995年提出。該算法從鳥群的覓食活動中得到啟發(fā)并用于求解優(yōu)化問題。、算法簡介該算法主要模擬鳥群的覓食行為，假設(shè)一個有n只鳥（粒子）組成的鳥群（群體）對D維的空間進(jìn)行覓食，每只鳥在飛行的時候，既要考慮到自己的當(dāng)前最優(yōu)位置，也要也考慮鳥群的最優(yōu)位置，在算法實現(xiàn)時加入了cl和c2兩個量。cl是粒子個體認(rèn)知系數(shù)，稱為“認(rèn)知學(xué)習(xí)因子”。c2是社會認(rèn)知系數(shù)，所以又叫做“社會學(xué)習(xí)因子”。兩者統(tǒng)稱為“學(xué)習(xí)因子”。下面給出粒子群算法的速度以及位置更新公式:除了以上4種，還有其他針對的學(xué)習(xí)因子進(jìn)行優(yōu)化的方法，例如帶有權(quán)重函數(shù)學(xué)習(xí)因子[12];三

3、角函數(shù)變化學(xué)習(xí)因子[13];非對稱學(xué)因子[14]等等。四、粒子群算法的應(yīng)用例如將其應(yīng)用到各類連續(xù)問題和離散問題的優(yōu)化，包括模糊控制器設(shè)計，機(jī)器人路徑規(guī)劃，信號處理和模式識別，將其應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，將其應(yīng)用到各種實際問題中，包括車間調(diào)度，TSP,VRP,配電網(wǎng)絡(luò)，農(nóng)業(yè)工程等各種實際問題中。五、粒子群算法展望隨著各種優(yōu)化過后的粒子群算法的提出，例如MOPSO（多目標(biāo)粒子群算法），DMPSO（動態(tài)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法），SMOPSO（隨機(jī)多目標(biāo)粒子群算法），CMPSO（混沌變異粒子群算法），粒子群算法將會應(yīng)用到更多的實際當(dāng)中去。因為粒子群算

4、法本身存在易陷入局部最優(yōu)，因此如何將其與其他智能算法結(jié)合，取長補短，也將會成為一大趨勢。[參考文獻(xiàn)][1]ShiY，EberhartR.Modifiedparticleswarmoptimizer[C]//IEEEInternationalConferenceonEvolutionaryComputationProceedings,1998.IEEEWorldCongressonComputationalIntelligence.IEEEXplore，1998：69-73.[2]ZhengYL，MaLH,ZhangLY，etal.Onthe

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