改进pso求解动态优化研究

《改进pso求解动态优化研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中山大学硕士论文改进PSO求解动态优化研究第五章，实验与分析：详细列出基准测试问题和算法运行参数等实验配置信息，通过图表展示实验结果统计数据，通过实验数据规律的发现说明改进PSO对动态优化问题求解的适用性、稳定性和可靠性；第六章，总结与展望：总结本文工作成果和不足，展望进化算法求解动态优化问题的研究以及应用的发展方向。中山大学硕士论文改进PSO求解动态优化研究第二章PSO算法综述PSO是一种基于群体智能(SwarmIntelligence)的随机优化算法，Kennedy和Eberhart于1995年共同提出¨121。PSO最初是鸟群、鱼群觅食行为群体仿真模型简化而来，保留了个体

2、对自身经验的学习和邻域优秀个体学习的特性。目前，PSO和遗传算法、蚁群算法等成为著名的进化算法，在工程领域和理论研究都受到了很高的关注，并在实践中被证明其有效性和稳定性。对PSO的研究方法可以分为经验式方法和理论式方法。经验式的研究方法是从实际应用出发，通过实验的统计结果归纳出规律性结论。理论式的研究方法是从原理出发，通过严密的数学论证提出理论性结论。两种研究方法各具优劣，经验式方法的结论具备实用性，但往往缺乏推广和重用的能力；理论式方法的结论较为可靠，但往往是基于简化的模型进行分析，对实际应用的指导意义有限。混合两种研究方法，是研究工作所必须的。本章介绍PSO的生物学背景、经

3、典的PSO改进算法、PSO的理论分析成果以及PSO的主要应用领域。2．1PSO及其生物学背景PSO是受鸟群和鱼群觅食行为的启发而提出的随机优化算法，其核心是对个体的自身学习行为和邻域学习行为的仿真模拟。生物的群体中的个体观察行为是杂乱而无规律的，但整个群体却遵守着一定的秩序。群体行为的一致性说明群体的个体之间存在信息共享和相互协作。生物群体利用个体之间的信息共享更高效地寻找食物和资源，使群体的利益最大化。个体的简单行为使群体对不同的环境具备自适应的群体智能。群体智能来源于对自然界中生物群体的模拟与抽象，是以个体行为的局部描述模拟群体的全局特性。群体智能具有以下特点：中山大学硕士

4、论文改进PSO求解动态优化研究·分布式：群体中的个体具有自主的决策能力不受某个个体的统一指挥；·简单性：个体行为的描述是简单的只包含对极少其他个体的协作关系；·自组织：整个群体在个体的协作行为下对不同的环境都具有适应能力。对于优化问题，可以把食物或生存资源等看作优化问题的目标，生物群体的觅食行为就是对优化问题的求解和寻优过程。具体地，PSO群体中的每个粒子在解空间中具有位置，以时刻变化的速度不断地在解空间跳跃，通过与其他粒子信息交互的行为不断地改善自身位置和速度。通过若干次迭代和优化，粒子群体能够像鸟群找到食物一样汇聚到适值较高的解空间区域。2．1．1PSO的粒子运动模型PSO

5、作为一种非线性函数的随机优化算法被Kennedy和Eberhart在1995年提出【11，tz]。PSO是受生物群体行为仿真模型的启发，保留了其中的自身学习行为和邻域学习行为。对于优化问题的求解，PSO使用粒子运动模型对求解过程进行建模，粒子位置对应优化问题的一个解，粒子速度对应解的更新方式。PSO的粒子速度和位置更新公式如下：妒玎(c+1)卜1，u(c)+clrq,1(亡)∽(亡)一xu(亡))n1-CZT'ij，2(￡)∞(亡)--xq(￡))(2-1)xu(t+1)卜xu(t)+17f_，(t+1)(2-2)其中，卜表示赋值符号，目的是与=进行区分，后者表示值的相等；s是

6、粒子个数；／7是维度数；t是时间，在算法中表示迭代计数；c1和c2分别是自身认知因子和邻域学习因子，一般地，Cl，C2∈【0，2】；rq,1(￡)和r,j．2(0分别是粒子，在时间t维度／上的随机数，满足嘶，1(c)～u(0，1)，rq．z(t)-u(o，1)，U表示均匀分布；％(亡)表示粒子_，在时间t维度／上的速度；xu(t)表示粒子，在时间t维度／上的位置；yq(t)和yij(t)表示粒子，在时间t维度／上的个体最优以及邻域最优，即：中山大学硕士论文改进PSO求解动态优化研究Yi(t+1)÷_argmin{f(y￡(t))，f(xf(亡)))(2·3)甄(c+1)卜arg

7、min{f(夕i，(c))，f(y￡(c)))I，∈川【lJ(2—4)其中，f是适值函数并以最小化为目标；Ⅳ(j)表示粒子j的邻域粒子集合。在群体智能的角度，粒子的速度更新公式(2-1)可以分为三个部分：·自身速度耽，(t)：表示个体自身的努力目标与前进方向；·自身认知分量c1Tij,1(亡)(yu(D--xU(t))：表示个体对自身历史经验的学习；·邻域学习分量c：TU,2(c)(夕f，(亡)一xu(￡))：表示个体对邻近优秀个体的学习。由此，粒子的运动是个体在自身行为的基础上对自身经验以