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智能算法-粒子群算法

粒子群算法
本節主要引見粒子群算法的改良思緒及戰略，首先回憶一下粒子群算法：一群分散的鳥兒在隨機地飛行尋食，它們不晓得食物所在的詳細位置，在尋食過程中，每只小鳥都會記载本人飛行位置。忽然，其中某一只小鳥AA發現好多玉米，於是就喊：“快來，我這里有好多食物！”，但是，其他小鳥都只發現了零零星星的幾個玉米粒。於是，每個小鳥在飛行的時分就有了一個指導的方向（往小鳥A的位置飛），但是，每個小鳥都有不忍心放棄當前努力搜索過的位置（小鳥們心想：我這里方才也找到點玉米粒，再繼續找找說不定比妳還要多）。因而，它們最終決議分離本身的經歷和整個群體的經歷，調整本人的飛行速度和所在位置，不時地尋觅愈加接近食物的位置，最終使得群體匯集到食物位置。
粒子群算法改良戰略
2.1 選择思想
從種群當選择出一個個體，將該個體的順應度與其它個體的順應度停止比擬，若優於某個體，則每次給該個體記一分。對每個個體反復這個過程。依據每個個體的分數，對一切個體停止排列。選择較好的前半局部個體，並復製它們，替代種群中較差的後半局部個體。在此過程中，最佳個體的順應度並未發作改動。

評價：此種改良戰略收敛速度遲緩，相當於把差的粒子都交換了成優秀的粒子，招致一切粒子都很優秀，都比擬類似，大家朝著最優秀的粒子進步速度就遲緩了。越是差距大，越晓得本人的努力方向，越是都很優秀，大家差距越小，提升空間過小，進步遲緩。
【前端主流布局系统进阶与实战|完结无密】2.2 雜交微粒群思想
微粒群中的每個微粒被赋予一個雜交概率，由用戶給定，與順應值無關。在每次迭代時，根據雜交概率選择一定數量的微粒進入雜交池，池内的微粒隨機地兩兩雜交，產生相同數目的子代，並用子代微粒取代父代微粒，以堅持種群的微粒數目不變。
微粒雜交計算方式請參考如下公式：
2.3 變異思想
測試一切粒子與當前最優的間隔，當間隔小於一定的數值的時分，能夠拿出一切粒子的一個百分比（如10％，需依據標題自行肯定）的粒子停止隨機初始化，讓這些粒子重新尋觅最優值（給一些粒子隨機赋予新的位置，豐厚粒子群）。
評價：此改良思想能夠克製“早熟”（避免收敛過快而墮入部分最優解）
2.4 小生境改良思想
小生境的简單概述，自然界中常常特徵、性狀類似的物種相聚在一同，並在同類中交配繁衍後代。遺傳算法中的小生境思想主要是將每一代個體劃分爲若幹類，每類選出優秀個體組成一個種群；
基於動態鄰域的改良微粒群算法。依據微粒的下標將微粒群體分割成若幹個相鄰的區域，而不論它們在空間位置上如何。每次迭代時，種群中一個微粒到其它微粒之間的間隔能夠被算出來，並記载下最大間隔dmaxdmax，然後計算每一個粒子的 ‖?‖/max‖xa?xb‖/dmax，依據計算出的結果選择相鄰的微粒，應用較小比值和較大比值作爲選择根據。公式中的‖?‖‖xa?xb‖表示粒子aa與粒子bb的間隔。