PSO入门【精品文档】(完整版).pdfVIP

/2009-04/1238862854113560.html  /2009-04/1238862854113560.html  一、粒子群算法的历史 一、粒子群算法的历史 Complex Adaptive System,CAS CAS 1994 Complex Adaptive System,CAS CAS 1994 粒子群算法源于复杂适应系统 （ ）。 理论于 粒子群算法源于复杂适应系统 （ ）。 理论于 CAS 年正式提出，CAS 中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主 年正式提出， 中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主 “ ” “ “ ” “ 体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程 学习 或 积 体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程 学习 或 积 ” ” 累经验 改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生 （小鸟的出生）； 累经验 改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生 （小鸟的出生）； 分化和多样性的出现 （鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现 （鸟寻找食物过程中， 分化和多样性的出现 （鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现 （鸟寻找食物过程中， 不断发现新的食物）。 不断发现新的食物）。 CAS 4 所以 CAS系统中的主体具有 4 个基本特点（这些特点是粒子群算法发展变化的依据）： 所以 系统中的主体具有 个基本特点（这些特点是粒子群算法发展变化的依据）： 首先，主体是主动的、活动的。 首先，主体是主动的、活动的。 主体与环境及其他主体是相互影响、相互作用的，这种影响是系统发展变化的主要动力。 主体与环境及其他主体是相互影响、相互作用的，这种影响是系统发展变化的主要动力。 环境的影响是宏观的，主体之间的影响是微观的，宏观与微观要有机结合。 环境的影响是宏观的，主体之间的影响是微观的，宏观与微观要有机结合。 最后，整个系统可能还要受一些随机因素的影响。 最后，整个系统可能还要受一些随机因素的影响。 CAS 粒子群算法就是对一个 CAS系统－－－鸟群社会系统的研究得出的。 粒子群算法就是对一个 系统－－－鸟群社会系统的研究得出的。 Particle Swarm Optimization, PSO Eberhart Kennedy 1995 Particle Swarm Optimization, PSO Eberhart Kennedy 1995 粒子群算法 （ ）最早是由 和 于 粒子群算法 （ ）最早是由 和 于 :: 年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景 一群鸟在随机搜寻 年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景 一群鸟在随机搜寻 食物，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，但是它们知道当前的位 食物，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