算法理解-粒子群算法(一个计算例子)

算法理解-粒子群算法(一个计算例子)本文介绍了粒子群算法 PSO 的原理和求解流程 通过一个计算例子展示其应用

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沿用上一篇中遗传算法的求解例子,其中代码参考游皓麟的R语言预测实战(这是一本好书):

求解函数

通过下面函数的求解,对粒子群算法进行学习:

f(x)=xsin(10πx)+2x[1,2]



其函数图像为:


suitFun

求解流程与概念

原理

鸟(粒子)根据自身经验(自己经过的最高点)、以及所有鸟经验(所有粒子中的最高点)进行探索,每次飞的时间是1(迭代1次),速度是 v ,这一次飞过的路程

s=v1
(x的变化量),假如有奖励就过去,没有就停留在原地,再结合自身经验以及别人的经验思考,下一秒我要怎么飞比较好。
由于每次飞行时间是固定的,因此 = ,所以只需要考虑该如何结合其他信息来确定下一秒我飞行的速度。其思考过程用数学公式进行表达则为:

vkid=wvk

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