二进制PSO算法
Migliore对原始的二进制PSO算法进行了一些改进，提出了可变行为二进制微粒群算法（VB-BPSO）和可变动态特性二进制微粒群算法（VD-BPSO）。
PSO算法是一种通过个体与群体之间的协作来寻找最优解的机器学习算法，具有自适应，自组织以及快速得到最优解的能力。
应用二进制PSO算法求解配电网故障定位问题，粒子的位置代表配电网中馈线区段的状态，粒子的维数代表配电网的馈线区段总数。每一馈线区段存在0和1两种状态，0表示正常状态，1表示故障状态，馈线区段的状态为待求量。
速度（1）的位置变化的概率。 [31]首先提出了离散二进制PSO。二进制粒子的位置编码器，Sigmoid函数，速度约束在[0，1]，代表粒子的概率立场；法[32] [31]在文献 提高的地址更换安排。
PSO算法是一种基于迭代的优化算法。可以详细理解一下PSO算法的具体思想和寻优规则。
粒子群优化算法
1、粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等1开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
2、粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA）。
3、粒子群算法（也称粒子群优化算法（particle swarm optimization， PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。
4、粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)，源于对鸟群捕食的行为研究。 粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
分析标准粒子群算法的不足及改进的方法
优点：PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现，并且没有许多参数需要调整。缺点：在某些问题上性能并不是特别好。
假设一个粒子处在全局最好位置，它将保持静止，其他粒子则飞向它的最好位置和全局最好位置的加权中心。粒子将收缩到当前全局最好位置。
收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺陷。改进粒子群算法的BP神经网络具有良好的非线性映射、泛化和容错能力，由于其采用的是基于梯度下降的BP算法，故存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺陷。
粒子群算法流程图如下：以Ras函数（Rastrigins Function）为目标函数，求其在x1，x2∈[-5，5]上的最小值。
首先粒子群优化算法求解速度快，算法简单，效率高；但是存在着容易陷入局部最优的情况，这就导致效果有时不优。因此常有些针对问题针对粒子群的优化算法。
基于粒子群算法的TSP问题,JAVA实现,高分求源码,好的再加200
1、自带GUI界面，共有9中算法，可解决各种TSP问题，效果不错。
2、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony， ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。
3、遗传算法GA 遗传算法：旅行商问题(traveling saleman problem，简称tsp)：已知n个城市之间的相互距离，现有一个推销员必须遍访这n个城市，并且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。
我想要一个完整的用粒子群算法优化函数的程序,随便哪个函数都行,一定…
1、function F = fitness( x )F = x^3-60*x^2+900*x+100； %0x=31 F = -F；%求-F的最小值，就是求F的最大值。
2、粒子群算法的目标函数极小点程序 （ ） 2 用牛顿法求 f ( X ) ？ x12 ？ 2 x2 ？ ln(x1 x2 ？ 1) 的极小点，分别设 X 0 =[2，5]T 和 X（0）=[5，2]T，终止条件为 g ？ 10？5 。
3、粒子群算法流程图如下：以Ras函数（Rastrigins Function）为目标函数，求其在x1，x2∈[-5，5]上的最小值。
4、在粒子群算法中，每个优化问题的解被看作搜索空间的一只鸟，即“粒子”。
5、鸟群演算法又称粒子群演算法。粒子的个数：用多少粒子来跑粒子群聚演算法，就表示一次迭代中要找几组可行解。粒子的维度：表示输入资料的特征，或称属性。
粒子群算法的参数设置
1、研究PSO参数寻优中，采用粒子群算法对SVM的参数（惩罚参数C，核函数参数σ）进行最优选择。
2、其中参数 称为是 PSO 的 惯性权重(inertia weight) ，它的取值介于[0，1]区间；参数 和 称为是 学习因子(learn factor) ；而 和 为介于[0，1]之间的随机概率值。
3、惯性系数W必须递减，因为它会影响鸟群的搜索范围。如果C1和C2递增，那么小鸟的惯性速度V势必会跟着递增，这与W递增会产生相同的效果。上面我们通过一些实验及理论分析了粒子群算法的特点及其参数的作用。
4、当位置或者速度超出初始化限制时，将其拉回靠近的边界处）。当然，你不用担心他会停住不动，因为每个粒子还有惯性和其他两个参数的影响。粒子群算法求平方和函数最小值，由于没有特意指定函数自变量量纲，不进行数据归一化。
5、算法运行和用什么语言没关系。PSO的具体实现步骤如下：Step1： 参数初始化。在初始范围内，随机初始化一群粒子。
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
