粒子群算法

k k k k k k k vid1 vid c1 rand1k ( Pbestid xid ) c2 rand2 (Gbestd xid )
(3)
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为非负数，称为惯性因子，惯性权重，是控制速度的权重
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(1)线性调整的策略 允许的最大速度vmax实际上作为一个约束，控制PSO能够具有的 最大全局搜索能力。如果vmax较小，那么最大的全局搜索能力将 被限制，不论惯性权重的大小，PSO只支持局部搜索；如果设 置vmax较大，那么PSO通过选择 ，有一个可供很多选择的搜索 能力范围。 由此可以看出，允许的最大速度间接地影响全局搜索能力，而 惯性权重直接影响全局搜索能力，所以希望找到一个非常好的 惯性权重来达到全局搜索和局部搜索之间的平衡。 类似于人的“原动力”，如果原动力比较大，当达到某个目 标的时候，会继续向前实现更高的目标：如果原动力较小，到 达某个目标就停滞。
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(4)粒子的最大速度vmax ：粒子的速度在空间中的每一维上都有 一个最大速度限制值vdmax ，用来对粒子的速度进行钳制，使速 度控制在范围[－vdmax，＋vdmax ]内，这决定问题空间搜索的力 度，该值一般由用户自己设定。 vmax是一个非常重要的参数，如果该值太大，则粒子们也许会 飞过优秀区域；另一方面如果该值太小，则粒子们可能无法对 局部最优区域以外的区域进行充分的探测。实际上，它们可能 会陷入局部最优，而无法移动足够远的距离跳出局部最优达到 空间中更佳的位置。 (5) rand1和rand2是介于［0,1］之间的随机数，增加了粒子飞行 的随机性。 (6)迭代终止条件：一般设为最大迭代次数Tmax、计算精度或最 优解的最大停滞步数△t。
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粒子群算法的基本原理
PSO的基本概念源于对鸟群捕食行为的研究：
一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有鸟 都不知道食物在哪里。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。
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PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化 问题。
在PSO中，把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么“食 物”就是优化问题的最优解，而在空中飞行的每一只觅食的 “鸟”就是PSO算法中在解空间中进行搜索的一个“粒 子”(Particle)。 “群”(Swarm)的概念来自于人工生命，满足人工生命的五个基 本原则。因此PSO算法也可看作是对简化了的社会模型的模拟， 这其中最重要的是社会群体中的信息共享机制，这是推动算法 的主要机制。
——Calculate particle velocity according equation (1) ——Update particle position according equation (2) — End
While maximum iterations or minimum error criteria is not attained
粒子i前一时刻的速度
k vid ；
k k 粒子当前位置与自己历史最好位置之间的距离 ( Pbestid xid ) ；
k k 粒子当前位置与群体最好位置之间的距离 (Gbestd xid ) 。
粒子通过公式(2)计算新位置的坐标。
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式(1)的第一部分称为动量部分，表示粒子对当前自身运动状 态的信任，为粒子提供了一个必要动量，使其依据自身速度进 行惯性运动； 第二部分称为个体认知部分，代表了粒子自身的思考行为，鼓 励粒子飞向自身曾经发现的最优位置； 第三部分称为社会认知部分，表示粒子间的信息共享与合作， 它引导粒子飞向粒子群中的最优位置。 公式(1)的第一项对应多样化(diversification)的特点，第二项、 第三项对应于搜索过程的集中化(intensification)特点，这三项之 间的相互平衡和制约决定了算法的主要性能。
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PSO的各种改进算法
PSO收敛速度快，特别是在算法的早期，但也存在着精度较低， 易发散等缺点。 若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过最优解， 算法不收敛； 而在收敛的情况下，由于所有的粒子都向最优解的方向飞去， 所以粒子趋向同一化（失去了多样性），使得后期收敛速度 明显变慢，同时算法收敛到一定精度时，无法继续优化，所 能达到的精度也不高。 因此很多学者都致力于提高PSO算法的性能。
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i=1，2，3…，M：种群大小。
c1和c2：学习因子，或称加速系数，合适的c1和c2既可加快收 敛又不易陷入局部最优。
rand1和rand2：是介于［0,1］之间的随机数。
k Pbestid 是粒子i在第d维的个体极值点的位置；
Gbest 是整个种群在第d维的全局极值点的位置。
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每个粒子使用下列信息改变自己的当前位置： (1)当前位置； (2)当前速度； (3)当前位置与自己最好位置之间的距离； (4)当前位置与群体最好位置之间的距离。
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粒子群算法的基本思想
用随机解初始化一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解。在 每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己：
粒子群算法
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粒子群算法的研究背景
粒子群算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)，是一种基 于群体智能的进化计算方法。PSO由Kennedy和Eberhart博士于 1995年提出。 PSO一经提出，由于算法简单，容易实现，立刻引起了进化 计算领域学者们的广泛关注，形成一个研究热点，目前已广 泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊控制等 领域，取得了较好的效果。 目前PSO算法已被“国际进化计算会议”(IEEE International Conferences on Evolutionary Computation, CEC)列为一个讨论的 专题。
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算法流程
开始 初始化粒子X、V
计算Pbest、Gbest
粒子位置、速度更新
计算适应函数值
更新Pbest、Gbest
达到迭代次数或精 度要求？ 是
否
输出所需参数
结束
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程序伪代码
For each particle —Initialize particle End Do —For each particle ——Calculate fitness value ——If the fitness value is better than the best fitness value (pbest) in history ——set current value as the new pbest — End —Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gbest —For each particle
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粒子在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的 飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。所有的粒子都有一个 被目标函数决定的适应值(fitness value)，这个适应值用于评价 粒子的“好坏”程度。 每个粒子知道自己到目前为止发现的最好位置(particle best， 记为pbest)和当前的位置，pbest就是粒子本身找到的最优解， 这个可以看作是粒子自己的飞行经验。 除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发 现的最好位置(global best，记为gbest)，gbest是在pbest中的最 好值，即是全局最优解，这个可以看作是整个群体的经验。
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参数意义
(1)粒子的长度N：问题解空间的维数。 (2)粒子种群大小M：粒子种群大小的选择视具体问题而定，但 是一般设置粒子数为20-50。对于大部分的问题10个粒子已经可 以取得很好的结果，不过对于比较难的问题或者特定类型的问 题，粒子的数量可以取到100或200。另外，粒子数目越多，算 法搜索的空间范围就越大，也就更容易发现全局最优解。当然， 算法运行的时间也较长。 (3)加速常数c1和 c2：分别调节向Pbest和Gbest方向飞行的最大 步长，决定粒子个体经验和群体经验对粒子运行轨迹的影响， 反映粒子群之间的信息交流。 如果c1=0，则粒子只有群体经验，它的收敛速度较快，但容易 陷入局部最优；
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如果c2 = 0，则粒子没有群体共享信息，一个规模为M的群体等 价于运行了M个各行其是的粒子，得到解的几率非常小，因此 一般设置c1 = c2 。这样，个体经验和群体经验就有了相同重要 的影响力，使得最后的最优解更精确。 改变这些常数会改变系统的“张力”，较低的c1 和 c2值使得粒 子徘徊在远离目标的区域，较高的c1 和 c2值产生陡峭的运动或 越过目标区域。 Shi和Eberhart建议，为了平衡随机因素的作用，一般情况下设 置c1 ＝ c2，大部分算法都采用这个建议。
一个是粒子本身所找到的最好解，即个体极值(pbest)，另一个 极值是整个粒子群中所有粒子在历代搜索过程中所达到的最优 解(gbest)即全局极值。 找到这两个最好解后，接下来是PSO中最重要的“加速”过程， 每个粒子不断地改变其在解空间中的速度，以尽可能地朝pbest 和gbest所指向的区域“飞”去。
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粒子群优化算法的一般数学模型
个N维向量 来表示：
第i个粒子的位置可表示为 xi xi1 , xi 2 , xiN
速度为 vi vi1, vi 2 ,viN
T
T
在找到两个最优解后，粒子即可根据下式来更新自己的速度和 位置：