粒子群优化算法课件.ppt
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1、关于粒子群关于粒子群优化算法化算法现在学习的是第1页,共35页2Contents算法简介算法简介 1 1基本流程基本流程 2 2改进研究改进研究 3 3相关应用相关应用 4 4参数设置参数设置 5 5现在学习的是第2页,共35页36.1 粒子群优化算法简介粒子群优化算法简介粒子群优化算法是什么?粒子群优化算法是什么?粒子群优化算法粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是进化计算的一个分支,是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。粒子群优化算法的思想来源是怎样的?粒子群优化算法的思想来源是
2、怎样的?它由谁提出的?它由谁提出的?PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是它是1995年由美国学者年由美国学者Eberhart和和Kennedy提出的,提出的,现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。现在学习的是第3页,共35页46.1.1 思想来源思想来源生物界现象生物界现象群体行为群体行为群体迁徙群体迁徙生物觅食生物觅食社会心理学社会心理学群体智慧群体智慧个体认知个体认知社会影响社会影响粒子群粒子群优化算法优化算
3、法 人工生命人工生命鸟群觅食鸟群觅食鱼群学习鱼群学习群理论群理论现在学习的是第4页,共35页56.1.2 基本基本原理原理鸟群觅食现象鸟群觅食现象鸟群鸟群觅食空间觅食空间飞行速度飞行速度所在位置所在位置个体认知与群体协个体认知与群体协作作找到食物找到食物粒子群优化算法粒子群优化算法搜索空间的一组有效搜索空间的一组有效解解问题的搜索空间问题的搜索空间解的速度向量解的速度向量解的位置向量解的位置向量速度与位置的更新速度与位置的更新找到全局最优解找到全局最优解鸟群觅食现象鸟群觅食现象粒子群优化算法粒子群优化算法类比关系类比关系现在学习的是第5页,共35页66.1.2 基本基本原理原理鸟群觅食现象鸟群
4、觅食现象鸟群觅食现象鸟群觅食现象粒子群优化算法粒子群优化算法粒子群优化算法粒子群优化算法现在学习的是第6页,共35页76.2 粒子群优化算法的基本流程粒子群优化算法的基本流程基本流程基本流程l速度与位置更新公式速度与位置更新公式l速度与位置更新示意图速度与位置更新示意图l算法流程图和伪代码算法流程图和伪代码应用举例应用举例l函数最小化问题函数最小化问题l算法的执行步骤示意图算法的执行步骤示意图现在学习的是第7页,共35页8粒子的个体速度与位置更新公式粒子的个体速度与位置更新公式更新速度更新速度更新速度更新速度 自身速度自身速度自身速度自身速度个体认知个体认知 社会引导社会引导现在学习的是第8页
5、,共35页9速度与位置更新示意图速度与位置更新示意图x1x2P1P2P3gBest现在学习的是第9页,共35页10速度与位置更新示意图速度与位置更新示意图x2x1P3P1P2PB2现在学习的是第10页,共35页11速度与位置更新示意图速度与位置更新示意图经过若干次迭代之后经过若干次迭代之后现在学习的是第11页,共35页12PSO算法流程图和伪代码算法流程图和伪代码现在学习的是第12页,共35页136.2.2 应用举例应用举例例6.1已知函数 ,其中 ,用粒子群优化算法求解y的最小值。现在学习的是第13页,共35页14运行步骤运行步骤现在学习的是第14页,共35页15现在学习的是第15页,共35
6、页166.3 粒子群优化算法的改进研究粒子群优化算法的改进研究PSO 研究热点与方向研究热点与方向 算法理论算法理论算法理论算法理论研究研究研究研究混合算法混合算法混合算法混合算法研究研究研究研究算法参数算法参数算法参数算法参数研究研究研究研究拓扑结构拓扑结构拓扑结构拓扑结构研究研究研究研究算法应用算法应用算法应用算法应用研究研究研究研究现在学习的是第16页,共35页17与与PSO相关的重要学术期刊与国际会议相关的重要学术期刊与国际会议重要学术期刊重要学术期刊lIEEE Transactions on Evolutionary ComputationlIEEE Transactions on
7、Systems,Man and Cybernetics lIEEE Transactions on lMachine Learning lEvolutionary Computation l现在学习的是第17页,共35页18与与PSO相关的重要学术期刊与国际会议相关的重要学术期刊与国际会议重要国际会议重要国际会议lIEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC)lIEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics(SMC)lACM Genetic and Evolutionary
8、Computation Conference(GECCO)lInternational Conference on Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence(ANTS)lInternational Conference on Simulated Evolution And Learning(SEAL)l现在学习的是第18页,共35页196.3.1 理论研究改进理论研究改进2006Kadirkamanathan等人等人2006年在动态年在动态环境中对环境中对PSO的行的行为进行研究,由静为进行研究,由静态分析深入到了动态分析深入到了动态分析态分
9、析 2003Trelea 2003年年指出指出PSO最终最终最终稳定地收最终稳定地收敛于空间中的敛于空间中的某一个点,但某一个点,但不能保证是全不能保证是全局最优点局最优点2002Clerc&Kennedy 2002年设计了一年设计了一个称为压缩因子个称为压缩因子的参数。在使用的参数。在使用了此参数之后,了此参数之后,PSO能够更快地能够更快地收敛收敛2006F.van den Bergh等人等人2006年年对对PSO的飞行轨迹的飞行轨迹进行了跟踪,深进行了跟踪,深入到了动态的系入到了动态的系统分析和收敛性统分析和收敛性研究研究现在学习的是第19页,共35页206.3.2 拓扑结构改进拓扑结构
10、改进静态拓扑结构静态拓扑结构全局版本:全局版本:星型结构局部版本:局部版本:环形结构 齿形结构 金字塔结构 冯诺依曼结构 动态拓扑结构动态拓扑结构逐步增长法逐步增长法Suganthan 1999最小距离法最小距离法Hu&Eberhart 2002重新组合法重新组合法Liang&Suganthan2005随机选择法随机选择法Kennedy 等人 2006 其它拓扑结构其它拓扑结构社会趋同法社会趋同法Kennedy 2000Fully InformedMendes 等人 2004广泛学习策略广泛学习策略Liang 等人 2006现在学习的是第20页,共35页21几种典型的拓扑结构示意图几种典型的拓
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