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二、粒子群算法的具体表述
上面罗嗦了半天,那些都是科研工作者写论文的语气,不过,PSO的历史就像上面说的那样。下面通俗的解释PSO算法。
PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程,每个鸟就是PSO中的粒子,也就是我们需要求解问题的可能解,这些鸟在寻找食物的过程中,不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下,鸟群在寻找食物的过程中,开始鸟群比较分散,逐渐这些鸟就会聚成一群,这个群忽高忽低、忽左忽右,直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数 y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。
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标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2)----标准的粒子群算法的讲述实现。主要分为3个函数。第一个函数为粒子群初始化函数
InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子,并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。本函数所采用的数据结构如下所示:
表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值,我们用W来表示位置,用V来代表速度,用F来代表当前的适应度值。在这里我们假设粒子个数为N,每个粒子的维数为D。
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