基于动态粒子群算法的动态环境寻优算
基于动态特性的改进粒子群优化算法
ｐ ｏ ｆ ｒ ｔ ｎｏ ｔ ｅｐ ｒｉｌｓ ｓ ａｃ ｉｇｓ ａ ｅｗａ ｂ ｉｅ ， ｅｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｒｇｏ ｆ ｈ ＷａＴ ｙ ａ ｃ ｌ ａｒｗｅ ｉ ｎ ｒ ｒｉ ｏ ｍａｉ ｆ ｈ ａｔ ｅ ’ ｅ ｒｈｎ ｐ ｃ ｓｏ ｔ ｎ ｄ ｔ ｐ ｉ ａｉ ｅ ｉｎｏ ｔｅＳ ｌｎ ｄ ｎ ｍｉａｌ ｎ ｒｏ ｄ ｏ ｃ ａ ｈ ｍｉ ｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｅｅ ｃｅ ｃ ｆｔｅｏ ｔ ｚ ｔ ｎ Ｗａ ｍｐ ｏ ｅ ． ｍ ｐ ｒ ｏ ｔｄｅ ｒ ｏ ｅｆ ｒｔｅ Ｌ ｎ ｈ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ｐｉ ａ ｏ ｓ ｉ ｒｖ ｄ Ｃｏ ａ ｓ ｎ ｓ ｉｓｗｅｅ ｄ ｎ ｏ ｈ ＤＷ － Ｓ ａ ｄ ｔｅ ｐｏ ｏ ｅ ｉ ｈ ｍｉ ｉ ｉ ｕ Ｐ Ｏ ｎ ｈ ｒ ｐ ｓｄ ｍ ｅｈ ｄ １１ ｘ ｅ ｍｅ ｔｌｅ ｕｔ ｒ ｅ ｌ ｓｃ ｌｅ ｔｕ ｃｉｎ ｒ ｖ ｅｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓｏ ｔｅｉ ｐ ｏ ｅ ｌｏ ｔｍ ｔｏ ． １ｅｅ ｐ ｒ ｎａ ｓ ｌ ｆ ｎｃａ ｉａ ｓ ｆｎ ｔ ｓｐ ｏ ｅｔ ｆ ｃｉ ｎ ｓ ｆｈ ｒｖ ｄａｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｓｏ ｔ ｓ ｔ ｏ ｈ ｖ ｍ ｉ
作为一种基于迭代的优化算法， 为了改善其总体优
化性能， 提高其迭代速度和优化精度，防止其陷入局部
，
ｏ ｔ ｉａｉｎ ｐ ｏ ｌｍｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｂｉｄ ｅ ｓ ｏ ａｔ ｌ ｅ ｒ ｈｎ ｅ ｏｍ ａ ｃ ａ ｍ ｐ ｏ ｅ ａｔ ｌ ＷａｌＩｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｐ ｉ ｚ ｔ ｒｂ ｅ ｎ ｈ ｌ ｎ ｓ ｆｐ ｒｉ ｅ ｓａ ｃ ｉｇ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｎ ｉ ｒｖ ｄ ｐ ｒｉ ｅ ｓ ｒ ｐｉ ａ ｏ ｍ ｏ ｎ ｃ ｆ ｃ Ｔ ｍｉ ｉ
．
Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｒ ｏ ｔ ｉａ ｉｎ； ｐ ｒｉｌ ｗ ａｍ ｐ ｉ ｉａｉ ｎ； ｎ ｉ ｈ ｏ ｈ ｏ ｏ ｇ ｅ ｙｗｏ ｄ ： ｗａ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔ ｍ ｏ ａ ｔ ｅｓ ｒ ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｃ ｅｇ ｂ ｒ ｏ ｄｒ ｕ ｈｓ ｔ
【背包问题】基于matlab粒子群算法求解背包问题【含Matlab源码1343期】
【背包问题】基于matlab粒⼦群算法求解背包问题【含Matlab源码1343期】⼀、获取代码⽅式获取代码⽅式1：完整代码已上传我的资源：⼆、背包问题简介1【背包问题】背包问题(Knapsack problem)是⼀种组合优化的NP完全问题。
问题描述为：给定⼀组物品，每种物品都有⾃⼰的重量weight和价格value，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最⾼。
2【0-1背包问题】ai：第i个物品的体积；ci：第i个物品的价值；b：背包的重量限制；背包问题就是在总的体积有限的条件下,追求总价值最⼤的有效资源分配问题。
有界的整数背包问题可转化成等价的0-1背包问题，定义变量三、粒⼦群算法简介1 引⾔⾃然界中的鸟群和鱼群的群体⾏为⼀直是科学家的研究兴趣所在。
⽣物学家Craig Reynolds在1987年提出了⼀个⾮常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每⼀个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中⼼，且整个群体飞向⽬标。
仿真中仅利⽤上⾯三条简单的规则，就可以⾮常接近地模拟出鸟群飞⾏的现象。
1990年， ⽣物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型， 它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。
在仿真中，⼀开始每⼀只鸟都没有特定的飞⾏⽬标，只是使⽤简单的规则确定⾃⼰的飞⾏⽅向和飞⾏速度，当有⼀只鸟飞到栖息地时，它周围的鸟也会跟着飞向栖息地，最终整个鸟群都会落在栖息地。
1995年， 美国社会⼼理学家James Kennedy和电⽓⼯程师RussellEberhart共同提出了粒⼦群算法(ParticleS warm Optimization，PSO) ， 该算法的提出是受对鸟类群体⾏为进⾏建模与仿真的研究结果的启发。
他们的模型和仿真算法主要对Frank Heppner的模型进⾏了修正，以使粒⼦飞向解空间并在最优解处降落。
粒⼦群算法⼀经提出，由于其算法简单，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。
优化算法-粒子群优化算法
步骤四：对于粒子的每一维，根据式（1）计算得到一个随机点 的位置。
步骤五：根据式（2）计算粒子的新的位置。
步骤六：判断是否满足终止条件。
粒子群优化算法
PSO算法在组合优化问题中的应用
典型的组合优化问题：TSP
粒子群优化算法
量子行为粒子群优化算法的基本模型
群智能中个体的差异是有限的，不是趋向于无穷大的。群体的聚 集性是由相互学习的特点决定的。
个体的学习有以下特点： 追随性：学习群体中最优的知识
记忆性：受自身经验知识的束缚
创造性：使个体远离现有知识
粒子群优化算法
聚集性在力学中，用粒子的束缚态来描述。产生束缚态的原因是 在粒子运动的中心存在某种吸引势场，为此可以建立一个量子化 的吸引势场来束缚粒子（个体）以使群体具有聚集态。
描述为: 给定n 个城市和两两城市之间的距离, 求一条访问各城市
一次且仅一次的最短路线. TSP 是著名的组合优化问题, 是NP难题, 常被用来验证智能启发式算法的有效性。
vid (t 1) wvid (t) c1r1 pid (t) xid (t) c2r2( pgd (t) xid (t))
xid (t 1) xid (t) vid (t 1)
粒子群优化算法
w 惯性权重 可以是正常数，也可以是以时间为变量的线性或非线性
正数。
粒子群优化算法
通常动态权重可以获得比固定值更好的寻优结果，动态权重可以在 pso搜索过程中呈线性变化，也可以根据pso性能的某个测度函数 而动态改变，目前采用的是shi建议的随时间线性递减权值策略。
粒子群优化算法
粒子群优化算法及其应用
华中科技大学 硕士学位论文 粒子群优化算法及其应用 姓名：王雁飞 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：陆永忠 20081024
1.2
1.2.1
课题研究现状
粒子群优化研究现状 粒子群优化算法是 1995 年由 Kennedy 和 Eberhart 源于对鸟群和鱼群捕食行为的
1
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
简化社会模型的模拟而提出的一种基于群集智能的演化计算技术[1,2]。该算法具有并 行处理、鲁棒性好等特点，能以较大的概率找到问题的全局最优解，且计算效率比 传统随机方法高，其最大的优势在于实现容易、收敛速度快，而且有深刻的智能背 景，既适合科学研究，又适合工程应用。因此，PSO 一经提出立刻引起了演化计算 领域研究者的广泛关注，并在短短几年时间里涌现出大量的研究成果，在函数优化、 神经网络训练、模糊系统控制、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等领域获 得了成功应用。 PSO 算法是基于群集智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产 生的群体智能指导优化搜索。与进化算法比较，粒子群优化算法不仅保留了基于种 群的全局搜索策略，而且又避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟 踪当前的搜索情况调整其搜索策略。与进化算法比较，PSO 算法是一种更高效的并 行搜索算法，但其不足之处是在某些初始化条件下易陷入局部最优，且搜索精度比 遗传算法低[3]。 由于 PSO 算法概念简单，实现容易，短短几年时间，PSO 算法便获得了很大的 发展，但是，其数学基础不完善，实现技术不规范，在适应度函数选取、参数设置、 收敛理论等方面还存在许多需要深入研究的问题。文献[4-6]展开了一系列研究，取得 了一些建设性的成果，如关于算法收敛性的分析。围绕 PSO 的实现技术和数学理论 基础，以 Kennedy 和 Eberhart 为代表的许多专家学者一直在对 PSO 做深入的探索， 尤其在实现技术方面，提出了各种改进版本的 PSO。 对 PSO 参数的研究，研究最多的是关于惯性权重的取值问题。PSO 最初的算法 是没有惯性权重的， 自从 PSO 基本算法中对粒子的速度和位置更新引入惯性权重[7,8]， 包括 Eberhart、Shi 等在内的许多学者对其取值方法和取值范围作了大量的研究[9-11]。 目前大致可分为固定惯性权重取值法、线性自适应惯性权重取值法、非线性惯性权 重取值法[12-14]等。 PSO 是一种随机优化技术，其实现技术与遗传算法(GA)非常相似，受 GA 的启 发，人们提出多种改进的 PSO 算法，如带交叉算子的 PSO、带变异算子的 PSO、带 选择算子的 PSO 等等。 文献[15]在粒子群每次迭代后， 通过交叉来生成更优秀的粒子，
动态粒子群优化算法
早由文 献［】 １提出 ，其基本概念 源于对人 工生命和鸟类捕食 的
研究。由于该算法收敛速度快、参数设置少 ，因此近年来受 到学术界 的广泛重视 ，已成为一种重要 的优化工具 ，并在函 数优化 、 神经 网络训练、模式分类等工程领域得到广泛应用。
中 图分类号： Ｐ８ Ｔ１
动 态粒 子群 优 化 算 法
于雪 晶 ，麻 肖妃 ，夏 斌
（．长春工 业大学信息传 播工程 学院 ，长春 １０ １ ；２ ９ ５ ０部队 ，蚌埠 ２ ３ ０ ） １ ３０２ ．４８ ３ 优化算法难 以在 动态 环境下有效逼 近最优位置的问题 ， 出一种动态粒子群优化算法 。 提 设置敏感粒子和响应闯值 ，
当敏感粒子 的适应度值变化超过 响应 阈值 时，按一定 比例重新初始化种群 和粒子速度 。设计双 峰 ＤＦ １动态模型 ，用于 验证该 算法的性 能， 仿真实验结果表 明其动态极值跟踪能力较强 。
关健词 ：粒子群优化算法 ；动态 ；双峰 Ｄ Ｉ Ｆ 模型 ；敏感粒 子
Ｄｙ ａ ｉ ｒ ｉｌ ｗａ ｍ ｔｍ ｉ ａ ｉ ｎＡｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｍ ｃＰａ ｔｃ ｅＳ ｒ Ｏｐ ｉ ｚ ｔｏ ｇ ｒｔ ｈ
ｖ ｌｄ ｔ ｅ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｏ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ． ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ａ ｉ ｈ ａ ｌ ｙ ｏｆ ｙ ａ ｃ ｅ ｔｅ ａ ｉ ａ ｅｔ ａ ａ ｉｉ ｆｔ ｓ ａｇ ｒｔ ｈ ｔ ｈ ｈ Ｓ ｍ ｌｔｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｓｈ ｇ ｂｉ ｔ ｎ ｍｉ ｘ ｍｕ ｔａ ｉ ｇ ｒ ｉｈ ｉ ｄ ｒ ｍ ｃ ｎ ． ｒ
ＹＵＸｕ － ｎ ＭＡＸｉｏｆｉ ＸＩ ｉ ｅ ｉｇ， ａ － Ａ Ｂｎ ｊ ｅ，
基于粒子群优化算法的最优化问题求解
基于粒子群优化算法的最优化问题求解在当前的科技之中，机器学习、数据分析、人工智能等热门领域中，最优化问题求解显得尤为重要。
而对于最优化问题求解，粒子群优化算法成为了较为热门的解决办法。
一、最优化问题的定义在介绍粒子群算法前，我们先需要了解最优化问题的定义。
最优化问题是指在某一条件前提下，寻找函数的最大值或最小值，以达到“最优解”的目的。
在数学领域中，求解最优化问题属于优化方法的范畴。
二、粒子群算法的定义粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种群体智能算法，其基本思想源于对鸟群、鱼群等生物的观察，把问题看作是一个粒子在问题空间中搜索最优解。
每个粒子表示一种可能的解，在搜索的过程中不断地调整其速度和位置，以寻找更优解。
粒子群算法充分利用了种群协同思想和群体智慧，对多峰、非线性问题有着很好的适应性，在机器学习、图像识别等领域有着广泛的应用。
三、粒子群算法的基本思路粒子群算法的基本思路是寻找某个问题目标函数的全局最小值或最大值。
针对最优化问题，我们可以把每个解想象成问题空间中的一个粒子，每次移动到下一个位置时，每个粒子所占的位置都会产生一种速度，粒子的位置在问题空间中会进行搜索，直到寻找到全局最优解或达到预设的迭代终止值。
四、粒子群算法的优点粒子群算法具有以下几个优点：1. 对于非线性多峰问题适用性好：对于搜索空间内容略多、非线性多峰问题，粒子群算法较其他算法如遗传算法、蚁群算法较具优势。
2. 全局寻优：与其他算法相比，粒子群算法在全局寻优方面表现较好。
3. 鲁棒性：由于采用并行搜索模式，粒子群算法也能够不受初始值选择过大或过小等影响，从而更加鲁棒。
五、粒子群算法的局限性粒子群算法虽然在大多数情况下表现优异，但仍然存在以下不足：1. 对于单峰问题的处理能力略弱：若要解决单峰问题，仍需选用其他的优化算法。
2. 收敛速度较慢：粒子群算法需要不断与其他粒子交互，从而增加了迭代次数，进而降低了求解速度。
粒子群优化算法课件
实验结果对比分析
准确率
01
在多个数据集上，粒子群优化算法的准确率均高于对比算法，
表明其具有较强的全局搜索能力。
收敛速度
02
粒子群优化算法在多数数据集上的收敛速度较快，能够更快地
找到最优解。
鲁棒性
03
在不同参数设置和噪声干扰下，粒子群优化算法的性能表现稳
定，显示出良好的鲁棒性。
结果讨论与改进建议
讨论
其中，V(t+1)表示第t+1次迭代 时粒子的速度，V(t)表示第t次迭 代时粒子的速度，Pbest表示粒 子自身的最优解，Gbest表示全 局最优解，X(t)表示第t次迭代时
粒子的位置，w、c1、c2、 rand()为参数。
算法优缺点分析
优点
简单易实现、参数少、收敛速度快、 能够处理多峰问题等。
03
强化算法的可视化和解释性
发展可视化工具和解释性方法，帮助用户更好地理解粒子群优化算法的
工作原理和结果。
THANKS
感谢观看
粒子群优化算法的改进与扩展
动态调整惯性权重
惯性权重是粒子群优化算法中的一个 重要参数，它决定了粒子的飞行速度 。通过动态调整惯性权重，可以在不 同的搜索阶段采用不同的权重值，从 而更好地平衡全局搜索和局部搜索。
VS
一种常见的动态调整惯性权重的方法 是根据算法的迭代次数或适应度值的 变化来调整权重值。例如，在算法的 初期，为了更好地进行全局搜索，可 以将惯性权重设置得较大；而在算法 的后期，为了更好地进行局部搜索， 可以将惯性权重设置得较小。
并行粒子群优化算法
并行计算技术可以提高粒子群优化算法的计算效率和收敛 速度。通过将粒子群分成多个子群，并在不同的处理器上 同时运行这些子群，可以加快算法的收敛速度。
基于粒子群算法的控制器参数稳定域寻优
式 中 ：ｓ — 复变 量 。 —
很 多ＰＤ Ｉ 控制 器 设计 方 法及 整 定公 式 ，如 对带 滞 后
的一 阶惯 性 环节 的Ｚｅｌ — ｉ ｏ 方 法 。 ｉ ｅ Ｎｃ ｌ ｇｒ ｈ ｓ
其 中 ， 一 ｏ ｄ ，ｄ …ａ ， …ｄ ，为 满足ｄ ≠Ｏ ｏ 。 ， 且 ｍ≤ｎ ，Ａ（） ｓ ，Ｄ（） ｓ互质 的任 意值 。
［ 为
收 稿 日期 ：２ １一 ７ ｌ ， 回 日期 ：２ １－ ８ ０ ０ ｌ０ 一 １ 修 ０ １０ — ３
作者 简介 ：周 自强 （９ ４ ）男 ， １８ 一 ， 江苏徐州人 ， ０ ９ ２ ０ 年毕业于东南大学 动力机械与工程专业 ， 助理工程师 ， 从事信息安全方面的 工作 ； 么利中（９ ２ ） 男， １７ 一 ， 河北丰润人 ， ９ ６ １９ 年毕业于武汉水利
由式 （ ） ３ 可知式 （ ）式 （ ） ４ 、 ５。
： 。
％
— — 粒子 位置 ；
Ｃ Ｃ —— 正 的学 习 因子 ； ，
ｒ， ｒ —— （ — ）之间均匀分布的随机数 ； ０ １
Ｋ — — 收缩 因子 ；
Ｐ
（） ４
Hale Waihona Puke ——个体极值 ； — — 全局 最优 解 。
６ ｓＫ ， ｉ ｄ＝Ｄ（ ） （ ＋ Ｐ＋ ｄ ２ Ｓ （ ） （ ， ＰＫ ， ） ｓ ＋ Ｋｉ ｓ Ｋ ） ）， １ Ｋ Ｋ Ｓ （
式中：Ｋ 、Ｋ、Ｋ 一 控制器参数值。 。 厂
将 ｓｊ 人 ，设 定 Ｂ（）ｓ ｓ整 理 后 用 矩 阵 ＝ｗ代 Ｓ＝Ｄ（）
设定值 ，ｙ 为输 出值 ，ｅ 为设 定值与输 出值之差 ，
求解动态优化问题的多种群骨干粒子群算法
求解动态优化问题的多种群骨干粒子群算法陈健;申元霞;纪滨【摘要】To solve the challenges of outdated memory and diversity loss in Dynamic Optimization Problem(DOP), this paper proposes an improved Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization(MBBPSO). First of all, the particles of environment survey are set to detect timely the change of environment in MBBPSO, which avoids incorrect information guiding the direction of swarms'evolution. After the change of environment, MBBPSO reinitialize all swarms by using the information which every swarm explores in last environment which enhances fast tracking ability of the excellent solution to the current environment. When the swarm falls into a standstill, MBBPSO designs newly methods to enhanceparticles'activation and use the multi-swarms measure to maintain the whole swarm's diversity. The simulation experi-ment results show that MBBPSO has stronger competitiveness in dynamic environment.%针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO).通过设置环境勘探粒子及时检测环境的变化,避免了错误信息误导种群的进化方向;环境改变后,利用上一个环境搜索的信息初始化新的种群,提高MBBPSO快速追踪到当前环境的优秀解的能力;当种群陷入停滞时,采用新的进化方程以加强粒子的活性和多种群策略维持群体的多样性.仿真实验表明,MBBPSO在解决动态环境问题中具有较强的竞争力.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)019【总页数】7页(P45-50,108)【关键词】动态优化问题;骨干粒子群算法;过时记忆;多样性丧失;多种群【作者】陈健;申元霞;纪滨【作者单位】安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山 243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山 243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山 243032【正文语种】中文【中图分类】TP301.6粒子群优化算法（Particle Swarms Optimization，PSO）是美国社会心理学学家Kennedy和电气工程师Eberhart于1995首先提出的[1]。
粒子群
（k ) start (start end )(Tmax k ) / Tmax
五种算法性能比较：
但是在多次运行程序的过程中会出现如下图的情况：
表中第三个函数 动态变化方法， 前期 变化较慢，取值较大，维
粒子群算法的寻优算法
理论基础：
PSO算法首先在可行解空间中初始化一群例子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优 解，用位置、速度和适应度值三项指标来表示该粒子的特征，适应度值由适应度函数计算得到， 其值得好坏表示粒子的优劣。
粒子在解空间中运动，通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新个体位置。个体极值 Pbest是指个体所经历位置中计算得到的适应度最优位置，群体极值Gbest是指种群中所有粒子搜 索到的适应度最优位置。粒子每更新一次位置就计算一次适应度值，并且通过比较新粒子的适应 度值和个体极值、群体极值的适应度值更新个体极值Pbest和群体极值Gbest的位置。
每次迭代过程，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即
一、问题描述
本案例寻优的非线性函数：
函数图像
解题思路和步骤：
基于PSO算法的函数极值寻优算法流程图：
适应度函数为函数表达式，适应度值为函数值。种群粒子数为20 个，每个粒子的维数为2，算法迭代进化次数为300.
MATLAB程序：
设置算法参数：
持了算法的全局搜索能力；后 期 变化较快，极大地提高了算
法的局部寻优能力，从而取得 了很好的求解效果。
通过MATLAB进行对惯性权重研究的演示：
算法参数设置：种群规模20，进化300代。每个实验设置进化100次，将100次的 平均值作为最终结果。 在上述的参数设置下，运用4.1中的五种取值方法对函数进行求解，并比较所得解的 平均值、失效次数和接近最优解的次数，来分析其收敛精度、收敛速度等性能。
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基于动态粒子群算法的动态环境寻优算
基于动态粒子群算法的动态环境寻优算基于动态粒子群算法的动态环境寻优算1、案例背景为了跟踪动态极值，需要对基本的PSO算法进行两方面改进，第一是引入探测机制，使种群或粒子获得感知外部环境变化的能力；第二是引入响应机制，在探测到环境的变化后，采取某种响应方式对种群进行更新，以适应动态环境。
基于敏感粒子的动态粒子群算法是一种典型的动态粒子群算法，它在算法初始化时随机选择一个或多个位置，称为敏感粒子，每次迭代中计算敏感粒子适应度值，当发现适应度值变化时，认为环境已发生变化。
响应的方式是按照一定比例重新初始化粒子位置和粒子速度。
2、案例目录第十六章基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法. 16.1理论基础. 16.1.1 动态粒子群算法. 16.1.2 动态环境. 16.2 案例背景. 16.3 MATLAB程序实现. 16.3.1 动态环境函数. 16.3.2 种群初始化. 16.3.3 循环动态寻找.
16.3.4 仿真结果. 16.4延伸阅读. 16.4.1 .APSO 16.4.2 .EPSO 16.4.3 TDPSO 16.5 参考文献. 10 3、主程序%% 循环寻找最优点for k = 1:1200 k % 新数字地图h = DF1function(X1,Y1,H1,X2(k),Y2(k),H2(k)); % 敏感粒子变化for i=1:5*n fitnessTest(i)=h(popTest(i,1),popTest(i,2)); end
oFitness=sum(fitnessTest); % 变化超过一定范围,重新初始化if abs(oFitness - nFitness)>1 index=randperm(20); pop(index(1:10),:)=unidrnd(501,[10,2]);
V(index(1:10),:)=unidrnd(100,[10,2])-50; end % 粒子搜索for i=1:Tmax for j=1:n % 速度更新V(j,:)=V(j,:)+floor(rand*(popgbest(j,:)-pop(j,:)))+floor(rand*(po pzbest - pop(j,:))); index1=find(V(j,:)>Vmax); V(j,index1)=Vmax; index2=find(V(j,:)popMax); pop(j,index1)=popMax; index2=find(pop(j,:) fitnessgbest(j) popgbest(j,:) = pop(j,:); fitnessgbest(j) = fitness(j); end % 群体极值更新if fitness(j) > fitnesszbest popzbest= pop(j,:); fitnesszbest = fitness(j); end end end fitnessRecord(k)=fitnesszbest; fitnesszbest=0; fitnessgbest=zeros(1,20); end 4、运行结果。