一种更简化而高效的粒子群优化算法 怎么样

1. 一种更简化而高效的粒子群优化算法 怎么样

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策 略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed and simple particle swarm optimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控 制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个 经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群 数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实
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2. 我还是不懂粒子群算法中的粒子到底代表什么？

若把最优粒子理解为自变量x，问题的解就是函数y~~~而粒子就是求解过程中出现的可能解的”自变量“

3. 粒子群优化算法如果粒子的位置分量超过限制的值应该怎么办。还有如果速度V超过最大限度怎么办？速度用设

每次更新粒子位置后都要判断的限制位置分量是否超过预定范围，如果超过，则人为讲位置设置为边界值，速度也是有限定的，一般设置为[-a,+a]，这个a值要根据你的问题范围确定，目的是限制粒子每次移动的最大步长。

4. 基本粒子群优化算法（PSO） 速度更新公式中的两个随机数r1、r2的含义和作用是什么？

r1、r2主要是增加粒子飞行的随机性，作用的话 你可以通过自己实验研究下
算法中r1、r2是0-1之间的随机数，你可以把它设置为0-1之间的固定数，比如都等0.1  ，0.2， 0.3……然后看算法的效果。

5. 哪位大神指点一下粒子群优化算法（PSO）的输入和输入分别是什么？

PSO的接口楼上已经说了，我跟你说下关于你的图像聚类的问题怎么选适应度函数，聚类的目的一般是选出C个质心，采用近邻原则通过C个质心对样本点进行聚类。
所以关于你的问题，首先要确定你想聚类成几类，假设为C类
初始化每个粒子的位置向量为C个质心的位置（假设你的样本维数D，初始化每一个粒子为一个C*D的向量）
适应度函数：计算每个样本点到C个质心的位置，选择最短的距离，假设d，计算所有样本的距离d相加，这就是适应度函数

6. 有哪些研究粒子群优化算法的团队

当多个程序同时运行时，解决处理器（CPU）时间的分配问题。

（2）作业管理：完成某个独立任务的程序及其所需的数据组成一个作业。作业管理的任务主要是为用户提供一个使用计算机的界面使其方便地运行自己的作业，并对所有进入系统的作业进行调度和控制，尽可能高效地利用整个系统的资源。

（3）存储器管理：为各个程序及其使用的数据分配存储

7. 粒子群优化算法能收敛到绝对零吗

不一定，存在收敛精度的问题，用标准粒子群算法求解最优解时，别说都收敛到绝对零，陷入局部最优解的可能都很大。粒子群优化算法还要考虑是怎么优化的，不同的优化算法不一样。

8. bp神经网络与量子行为粒子群算法有什么不一样

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。