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智能算法 - 粒子群算法
- 粒子群算法
本節次要引見粒子群算法的改进思緒及戰略，首先回憶一下粒子群算法：一群扩散的鳥兒在隨機地飛行尋食，它們不知道食物所在的詳細地位，在尋食過程中，每只小鳥都會記载自己飛行地位。突然，其中某一只小鳥 AA 發現好多玉米，於是就喊：“快來，我這里有好多食物！”，然而，其余小鳥都只發現了零零星星的幾個玉米粒。於是，每個小鳥在飛行的時分就有了一個指導的方向（往小鳥 A 的地位飛），然而，每個小鳥都有不忍心放棄當前致力搜寻過的地位（小鳥們心想：我這里刚才也找到點玉米粒，再繼續找找說不定比妳還要多）。因此，它們最終決議分離自身的經歷和整個群體的經歷，調整自己的飛行速度和所在位置，不時地尋觅更加靠近食物的地位，最終使得群體匯集到食物地位。 - 粒子群算法改进戰略
2.1 選择思维
從種群當選择出一個個體，將該個體的順應度與其它個體的順應度进行比擬，若優於某個體，則每次給該個體記一分。對每個個體反復這個過程。依據每個個體的分數，對所有個體进行排列。選择較好的前半部分個體，並復製它們，代替種群中較差的後半部分個體。在此過程中，最佳個體的順應度並未發作改動。
評價：此種改进戰略收敛速度遲緩，相當於把差的粒子都交換了成優秀的粒子，导致所有粒子都很優秀，都比擬類似，大家朝著最優秀的粒子進步速度就遲緩了。越是差距大，越知道自己的致力方向，越是都很優秀，大家差距越小，晋升空間過小，進步遲緩。
2.2 雜交微粒群思维
微粒群中的每個微粒被赋予一個雜交概率，由用戶給定，與順應值無關。在每次迭代時，根據雜交概率選择肯定數量的微粒進入雜交池，池内的微粒隨機地兩兩雜交，產生雷同數目标子代，並用子代微粒取代父代微粒，以堅持種群的微粒數目不變。
微粒雜交計算形式請參考如下公式：
2.3 變異思维
測試所有粒子與當前最優的間隔，當間隔小於肯定的數值的時分，能夠拿出所有粒子的一個百分比（如 10%，需依據標題自行必定）的粒子进行隨機初始化，讓這些粒子从新尋觅最優值（給一些粒子隨機赋予新的地位，豐厚粒子群）。
評價：此改进思维能夠克製“早熟”（防止收敛過快而墮入局部最優解）
2.4 小生境改进思维
小生境的简單概述，自然界中经常特徵、性狀類似的物種相聚在一起，並在同類中交配繁殖後代。遺傳算法中的小生境思维次要是將每一代個體劃分爲若幹類，每類選出優秀個體組成一個種群；
基於動態鄰域的改进微粒群算法。依據微粒的下標將微粒群體宰割成若幹個相鄰的區域，而不論它們在空間地位上如何。每次迭代時，種群中一個微粒到其它微粒之間的間隔能夠被算出來，並記载下最大間隔 dmaxdmax，然後計算每一個粒子的 ‖𝑥𝑎−𝑥𝑏‖/𝑑max‖xa−xb‖/dmax，依據計算出的結果選择相鄰的微粒，應用較小比值和較大比值作爲選择根據。公式中的‖𝑥𝑎−𝑥𝑏‖‖xa−xb‖示意粒子 aa 與粒子 bb 的間隔。