粒子群算法-PSO
2021/5/19 22:31:27
本文主要是介绍粒子群算法-PSO,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
粒子群优化算法
1. 背景知识
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。
2. 粒子群优化算法数学模型
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。
3. 粒子群更新公式
1)粒子飞行校正图:
2) 粒子更新公式:
速度更新公式:
位置更新公式:
\[p_{i}^{t+1} = p_{i}^{t} + v_{i}^{t+1} \]3. 粒子群优化算法流程图
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