粒子群算法-PSO
阅读原文时间:2023年07月10日阅读:1

粒子群优化算法

1995年美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物学家Heppner的生物群体模型,模拟鸟类觅食过程。鸟类飞行过程相互交流,当一个鸟飞向栖息地时,其他鸟儿也会跟着飞向栖息地。

PSO理想化规则如下:

1)飞离最近的个体,以避免碰撞;

2)飞向栖息地;

3)飞向群体的中心,避免离群。

1)粒子飞行校正图:

2) 粒子更新公式:

速度更新公式:

\[v_{i}^{t+1} = v_{i}^{t} + C_1r_1(p_{ib}^{t}-p_{i}^{t})+C_2r_2(p_{gb}^{t}-p_{i}^{t})
\]

位置更新公式:

\[p_{i}^{t+1} = p_{i}^{t} + v_{i}^{t+1}
\]

手机扫一扫

移动阅读更方便

阿里云服务器
腾讯云服务器
七牛云服务器

你可能感兴趣的文章