粒子群算法.ppt

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（1）ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationRussRussEberhartEberhartRussellRussellEberhartEberharteberhartengr.iupui.edueberhartengr.iupui.edu0033/0/088AIAIcoursecourseInventor

（2）ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationJamesKennedyJamesKennedyJamesKennedyJamesKennedyKennedy_Jimbls.govKennedy_Jimbls.gov0033/0/088AIAIcoursecoursePSOPSO概述概述ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimization起源起源n生物学家对鸟（鱼）群捕食的行为研究n社会行为（Social-OnlyModel）n个体认知（Cognition-OnlyModel）0033/0/088AIAIcoursecourse鸟群（鱼群）行为ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimization0033/0/088AIAIcoursecourse鸟群（鱼群）行为ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimization粒子群特性粒子群特性0033/0/088AIAIcoursecoursePSOPSO概述概述ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationn每个寻优的问题解都被想象成一只鸟（鱼），称为Particlen每个Particle都有记忆能力n所有的Particle都通过FitnessFunction来判断目前的位置之好坏n每个Particle通过VelocityFunction来决定移动的距离与方向003/3/0088AIAIcoursecoursePSO算法流程算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnInitializenEvaluationnFindthePbestnFindtheGbestnUpdatethePositionn回到Evaluation继续执行，直到符合终止条件为止0033/0/088AIAIcoursecoursePSO算法流程算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnInitialn将群族初始化，以随机的方式求出每一Particle之初始位置与速度0033/0/088AIAIcoursecoursePSO算法流程算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnEvaluationn根据FitnessFunction计算出其FitnessValue以作为判断每一Particle之好坏0033/0/088AIAIcoursecoursePSO演算法流程演算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnnFindtheFindthePbestPbestn找出每个Particle到目前为止的搜寻过程中最优解，这个最优解我们称为PbestPastBestSolution0033/0/088AIAIcoursecoursePSO算法流程算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnFindtheGbestn找出所有Particle到目前为止所搜寻到的全体最优解，此最优解我们称之为GbestGlobalBestSolutionPastBestSolution0033/0/088AIAIcoursecoursePSO算法流程算法流程ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnUpdatethePositionn根据VelocityFunction更新每个Particle的移动方向与速度n回到Evaluation继续执行，直到符合终止条件为止0033/0/088AIAIcoursecoursePSO流程流程图图ParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimization0033/0/088AIAIcoursecoursePSOVelocityFunctionParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnCognition-OnlyModelnPSOVelocityFunctionnSocial-OnlyModel|+0033/0/088AIAIcoursecoursePSOVelocityFunctionParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnCognition-OnlyModelnVid：

第i个particle（有d个维度）的速度nPid：

每个particle到目前为止所出现的最佳位置nXid：

每个particle目前的所在位置nC1：

学习常数nrand（）：

01之間的随机数0033/0/088AIAIcoursecoursePSOVelocityFunctionParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnSocial-OnlyModelnVid：

第i个particle（有d个维度）的速度nPgd：

所有particle到目前为止所出现的最佳位置nXid：

每个particle目前的所在位置nC2：

学习常数nrand（）：

01之间的随机数0033/0/088AIAIcoursecoursePSOVelocityFunctionParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimizationnPSOVelocityFunctionnVid：

第i个particle（有d个维度）的速度nPid：

每个particle到目前为止所出现的最佳位置nPgd：

所有particle到目前为止所出现的最佳位置nXid：

每个particle目前的所在位置nC1,C2：

学习常数nw：

惯性权重nrand（）：

01之间的随机数0033/0/088AIAIcoursecourse區域最佳解全域最佳解運動向量慣性向量PSOVelocityFunctionParticleSwarmOptimizationParticleSwarmOptimization动能动能向量向量理论理论StudyFactorStudyFactorHereIam!

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a）Foreachparticle:

1）Calculatefitnessvalue2）Ifthefitnessvalueisbetterthanthebestfitnessvalue（Pbest）inhistory3）SetcurrentvalueasthenewPbestEndb）Foreachparticle:

1）Findintheparticleneighborhood,theparticlewiththebestfitness2）Calculateparticlevelocityaccordingtothevelocityfunction3）UpdateparticlepositionaccordingtothepositionfunctionEndWhilemaximumiterationsorminimumerrorcriteriaisnotattained0033/0/088AIAIcoursecourse粒子群最优化ParticleSwarmOptimizationPartic