1.粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法.同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.PSO的优势在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用,并且没有许多参数需要

定义: 粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合,每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定,以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数,适应度值表示神经网络的误差,误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能,粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小,改变粒子的速度也就是更新网络权值,以减少均方误差.

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.

目录 PSO和GA的相同点 PSO和GA不同点 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解. PSO和GA的相同点 都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食.人类认知等社会行为而提出:GA主要借用生物进化中"适者生存"的规律. 都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分. 都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新

最近在温习C语言,看的书是<C primer Plus>,忽然想起来以前在参加数学建模的时候,用过的一些智能算法,比如遗传算法.粒子群算法.蚁群算法等等.当时是使用MATLAB来实现的,而且有些MATLAB自带了工具箱,当时有些只是利用工具箱求最优解问题,没有自己动手亲自去实现一遍,现在都忘的差不多了.我觉得那样层次实在是很浅,没有真正理解算法的核心思想.本着"纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"的态度,我决定现在重新复习一遍算法,然后手工用C语言重新实现一遍.说做就做,我第一

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

粒子群算法(PSO) 1.粒子群算法(PSO)是一种基于群体的随机优化技术: 初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解. PSO算法流程如图所示(此图是从PPT做好,复制过来的,有些模糊) 2.PSO模拟社会的三条规则: ①飞离最近的个体,以避免碰撞 ②飞向目标(认知行为)——Pbest ③飞向群体的中心(社会行为)——Gbest 3.迭代公式: 举一个粒子...在一维中,利用MATLAB中自带的函数求极值        搜索起始点位置 注:fmincon(有约束的非线性最小化) fminbnd(

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.

上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码.这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w.我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1) = Xid(k) + Vid(k+1) 标红的w即是本次我们要讨论的参数.之前w是不变的(默认取1),而现在w是变化的,w称之为惯性权重,体现的是粒子继承先前速度的能力. 经验表明:一个较大的惯性权重有利于全局

粒子群算法(1)----粒子群算法简介 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1569671 粒子群算法(2)----标准的粒子群算法 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1572814 粒子群算法(3)----标准的粒子群算法(局部版本) http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1584946 粒子群算法(4)----粒子

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00

简介:感知机在1957年就已经提出,可以说是最为古老的分类方法之一了.是很多算法的鼻祖,比如说BP神经网络.虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究.先学好感知机算法,对以后学习神经网络,深度学习等会有很大的帮助. 一,感知机模型 (1).超平面的定义 令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面. 从

这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了.最早是Kenny 和 Eberhart于1995年提出的,算法的参数配置少,易于应用,理解起来也很简单.实现步骤如下: (1)初始化所有的粒子,粒子的位置随机生成,计算每个粒子当前适应度,并将此设置为当前粒子的个体最优解(记为pBest): (2)所有粒子

抽空看了一段时间的粒子群算法,这里仅针对其应用于动态规划中的背包问题的情况做下总结归纳,其他应用可以之后想到了再添加. 一:分组背包问题简介 假设有3个组,每组有2个物品,每种物品有3种属性,价值.体积和重量.我们只有1个背包,从每组中选择1个物品(可以不选的情况第三章讨论)装入背包中,如何选择才能使背包中的物品总价值最大.总体积最小.且不超过规定重量呢? 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1价值 1 2 3 物品2价值 3 2 1 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1体积 1 2

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

注:本人参考http://www.cnblogs.com/tiandsp/category/348031.html来实现的 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数. 2.对每个粒子随机初始化位置与速度. 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度. Px=Px+Pv*t; %位置更新公式 Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式 这里c1和c2是加速因子,和梯度下降算法那里的加速因子我感觉很类似. Gx是粒子群中最佳粒子的位置,PB

(一)线性递减 function [xm,fv] = PSO_lin(fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D) format long; % fitness学习函数 % c1学习因子1 % c2学习因子2 % wmax惯性权重最大值 % wmin惯性权重最值小 % M最大迭代次数 % D搜索空间维数 % N初始化群体个体数目 % xm目标函数取最小值时的自变量 % fv目标函数最小值 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

原理:           PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力           BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索.数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组训练数据,拟合该网络.      神经网络结构设置:   该网络结构为,1-7-1结构,即输入1个神经元,中间神经元7个,输出1个神经元 程序步骤: 第一步:先采用

粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少.简单易行,收敛速度快,已成为现代优化方法领域研究的热点. 粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景: