粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)流程和思维导图

avatar 2024年05月21日17:26:47 0 197 views
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一、经典流程

1、初始化:

  • 随机初始化粒子的位置和速度。
  • 初始化个体最佳位置(pbest)和全局最佳位置(gbest)。

 

2、适应度计算:

  • 对每个粒子,根据目标函数计算其适应度值。

 

3、更新个体最佳位置(pbest):

  • 如果当前适应度值优于历史最优适应度值,则更新个体最佳位置。

 

4、更新全局最佳位置(gbest):

  • 如果当前适应度值优于全局最优适应度值,则更新全局最佳位置。

 

5、速度和位置更新:

  • 更新公式:

     

      其中:

  • vid(t):粒子 i 在维度 d 处的速度。
  • xid(t):粒子 i 在维度 d 处的位置。
  • ω:惯性权重。
  • c1 和 c2:加速常数。
  • r1 和 r2:[0,1] 范围内的随机数。
  • pbestid:粒子 i 在维度 d 处的个体最佳位置。
  • gbestd:全局最佳位置在维度 d 处的值。

 

6、终止条件检查:

  • 重复步骤2-5,直到满足终止条件。

 

二、思维导图

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