粒子群優化演算法與多目標優化

Ⅰ 請問粒子群演算法和多目標粒子群演算法有什麼區別嗎

一般就是在跟新粒子位置後，對粒子進行離散點處理。 比如： 你的粒子的離散點是0到9的整數。 那麼對每個粒子更新位置後，比如是在（0,1）范圍內的隨機數。那麼就（0，0.1）范圍令其值為0；（0.1,0.2）范圍令其值為1；............（0.9.1）范圍令其值為9。 當然初始位置值也需要這樣處理。

Ⅱ 粒子群優化演算法（PSO）的應用

這個屬於多目標優化問題，你可以把參考價格、外觀樣式、網路類型、屏幕參數和攝像頭像素等分別給予不同的權重值，作為一個目標函數，目標函數值就是綜合評價得分，然後用微粒群演算法求解。

Ⅲ 多目標優化演算法有哪些

主要內容包括：多目標進化演算法、多目標粒子群演算法、其他多目標智能優化演算法、人工神經網路優化、交通與物流系統優化、多目標生產調度和電力系統優化及其他。

Ⅳ 如何用粒子群優化（PSO）演算法實現多目標優化

粒子群演算法，也稱粒子群優化演算法（ParticleSwarmOptimization），縮寫為PSO，是近年來發展起來的一種新的進化演算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。PSO演算法屬於進化演算法的一種，和模擬退火演算法相似，它也是從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，它也是通過適應度來評價解的品質，但它比遺傳演算法規則更為簡單，它沒有遺傳演算法的「交叉」(Crossover)和「變異」(Mutation)操作，它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視，並且在解決實際問題中展示了其優越性。粒子群演算法是一種並行演算法。

Ⅳ 粒子群演算法解決兩個函數的多目標優化的matlab代碼。

http://www.doc88.com/p-60698612387.html

http://wenku..com/view/1c27aa8702d276a200292e1e.html

Ⅵ 分析標准粒子群演算法的不足及改進的方法

一個以上的目標，以優化
相對傳統的多目標優化方法在解決多目標問題，PSO具有很大的優勢。首先，PSO演算法和高效的搜索功能，有利於在這個意義上，多目標的最優解;其次，PSO代表了整個解決方案的人口集固有的並行性，同時搜索多個非劣解，所以容易搜索多個Pareto最佳的解決方案;此外，PSO通用的適合處理所有類型的目標函數和約束條件，PSO容易與傳統相結合的方法，和然後提出了有效的方法來解決一個具體的問題。 PSO本身，為了更好地解決多目標優化問題，必須解決的問題的全局最優粒子和個人選擇的最優粒子。為全局最優粒子的選擇，一方面，該演算法具有更好的收斂速度，另一方面帕累托邊界分散體的溶液中。如果在最佳的單個顆粒的選擇，需要較少的計算復雜性，並且是僅由較少數量的比較非
劣解更新。迄今為止，基於PSO的多目標優化，主要有以下
思路：
（1）向量法和加權方法。文獻[20]的固定權重法，自適應權重法和向量評估方法的第一次，PSO解決MO問題。然而，對於一個給定的優化問題，權重的方法通常是很難獲得一組合適的權重向量評價方法MO的問題是，往往無法得到滿意的解決方案。
（2）基於Pareto方法。 [21]帕累托排序機制和PSO相結合，處理的問題，多目標優化，Pareto排序方法來選擇一組的精英，和輪盤賭選擇全局最優粒子。雖然輪盤賭選擇機制，使所有的帕累托個人選擇的概率是一樣的，但實際上只有少數人的選擇的概率就越大，因此不利於保持種群多樣性;文獻[22]通過引入在PSO帕累托競爭機制，選擇全局最優粒子的顆粒知識基礎。候選個人隨機選自人口比較集進行比較，以確定非劣解，該演算法的成功取決於比較集的大小的參數設置。如果這個參數是太小了，選擇的過程，從人口的非劣效性個人可能是太小了，如果這個參數是太大，它可能會出現過早收斂。
（3）距離的方法。 [23]，被分配的各個的當前的解決方案之間的距離的基礎上Pa2reto的解決方案，其適應值，以便選擇全局最優粒子。隨著距離的方法需要被初始化潛在的解決方案，如果初始電位值太大，不同的解決方案，以適應不同的值並不顯著。這將導致在選擇壓力太小或個別均勻分布，導致在PSO演算法收斂速度非常慢。
（4）附近的「。文獻[24]提出了動態鄰域的選擇策略，為優化目標的定義，目標，和其他所有的目標定義的目標附近，然後選擇全局最優粒子的動態鄰域的策略，但該方法更敏感的目標函數的優化目標選擇和附近的排序。
（5）多組法。文獻[25]的人口劃分成多個子群，以及每個子群PSO演算法，通過搜索Pareto最優解的各種子群之間的信息交流。然而，由於需要增加的粒子的數量增加的計算量。
（6）非排名的方法。 [26]使用非主導的排序選擇全局最優的粒子。整個人口，粒子的個人最好成績粒子和它的後代，有利於提供一個適當的選擇壓力，小生境技術，以增加種群多樣性。比較所有粒子的個人最好成績顆粒在整個人群遺傳給後代，但是，由於其本身的性質是不利於人口的多樣性，容易形成早熟。此外，文獻[27]最大最小策略，博弈論引入PSO解決多MO。最大最小策略，以確定粒子的適應值，可以判斷帕累托最優的解決方案，而不需要集群和小生境技術。
2約束優化
在最近幾年也取得了一些進展，PSO演算法在約束最優化。基於PSO-的約束優化工作分為兩種類型：①罰函數法;②設計特定的進化操作或約束修正系數。 [28]採用罰函數法，採用非固定多段映射罰函數將約束的優化問題，然後利用PSO解決問題的轉換後，模擬結果表明，該演算法相對進化策略和遺傳演算法的優勢，但罰函數的設計過於復雜，不利於解決;文獻[29]，一個可行的解決方案，保留策略處理約束，即，一方面要更新所有的顆粒的存儲區域中到只保留可行的解決方案，在另一方面在初始化階段的所有的顆粒從一個可行的解決方案的空間值？初始的可行的解決方案空間，然而，是難以確定的很多問題，文獻[30 ]提出的多層信息共享策略粒子群與約束原則來處理，根據約束矩陣多層Pareto排序機制的微粒，從而一些微粒，以確定個人的搜索方向的其餘。
3離散優化為離散優化解決方案空間是離散點的集合，而不是連續PSO解決離散優化問題，必須予以糾??正的速度和位置更新公式，或變形。基於PSO的離散優化可分為以下三類：
速度（1）的位置變化的概率。 [31]首先提出了離散二進制PSO。二進制粒子的位置編碼器，Sigmoid函數，速度約束在[0，1]，代表粒子的概率立場;法[32] [31]在文獻
提高的地址更換安排。安排更換顆粒，速度是指根據兩個粒子的相似性，以確定粒子的位置變化也引入突變操作，以防止陷入局部極小的最優粒子的概率。
（2）重新定義的PSO的操作。 [33]通過重新定義粒子的位置，速度，和他們的加法和減法乘法運算，提出了一種新的離散粒子群，並為解決旅行商問題。雖然該演算法是有效的，但它提供了一種新的思維方式求解組合優化問題。
（3）連續PSO離散的情況下。 [34]採用連續PSO，解決分布式計算機任務的分配問題。於實數被轉換為一個正整數，和符號的實數部分和小數部分的
分除去。結果表明，在溶液中的質量和速度的方法的演算法是優於遺傳演算法。
4動態優化
在許多實際工程問題，優化環境是不確定的，或動態。因此，優化演算法必須有能力與環境的動態變化做出相應的調整，以最佳的解決方案，該演算法具有一定的魯棒性。 [35]首次提出了PSO跟蹤動態系統[36]提出了自適應PSO自動跟蹤動態系統的變化，種群粒子檢測方法和粒子重新初始化PSO系統變化的跟蹤能力增強;文獻[37]迅速變化的動態環境中，在粒子速度更新公式的變化條目的增加，消除了需要在環境中的變化來檢測，可以跟蹤環境處理。雖然該研究少得多，但不容質疑的，是一個重要的研究內容。

粒子群演算法的MATLAB程序

初始化粒子群;

對於每個粒子
計算他們的身體健康;
如果（健身優於粒子的歷史最好值）
歷史最好的個人裨錫更新;

如果選擇當前粒子群粒子;（當前的最優粒子比歷史最好粒子組）
與目前最好的粒子更新PG組;對於每個粒子

更新粒子類型①速度;
更新的位置粒子類型②;
完
雖然還沒有達到最大迭代次數，或不符合的最小誤差。

Ⅶ 粒子群優化演算法和多模態優化演算法有什麼區別

摘 要：，粒子群演算法據自己的速度來決定搜索過程，只有最優的粒子把信息給予其他的粒子，整個搜索更新過程是跟隨當前最優解的過程，所有的粒子還可以更快的收斂於最優解。由於微粒群演算法簡單，容易實現，與其它求解約束優化問題的方法相比較，具有一定的優勢。實驗結果表明，對於無約束的非線性求解，粒子群演算法表現出較好的收斂性和健壯性。
關鍵詞：粒子群演算法；函數優化；極值尋優
0 引言
非線性方程的求根問題是多年來數學家努力解決的問題之一。長期以來，人們已找出多種用於解決方程求根的方法，例如牛頓法、弦割法、拋物線法等。然而，很多傳統的方法僅能運用於相應的小的問題集，推廣性相對較差。對於一個現實世界中的優化問題，必須嘗試很多不同的方法，甚至要發明相應的新的方法來解決，這顯然是不現實的。我們需要另外的方法來克服這樣的困難。
粒子群演算法是一種現代啟發式演算法，具有推廣性強、魯棒性高等特點[1]。該演算法具有群體智能、內在並行性、迭代格式簡單、可快速收斂到最優解所在區域等優點[2]。本文採用粒子群演算法，對函數的極值進行尋優計算，實現了對函數的極值求解。
1 粒子群演算法
1.1 基本原理
粒子群演算法（PSO）是一種基於群體的隨機優化技術，它的思想來源於對鳥群捕食行為的研究與模擬。粒子群演算法與其它基於群體的進化演算法相類似，選用「群體」和「進化」的概念，按照個體的適應度值進行操作，也是一種基於迭代的尋優技術。區別在於，粒子群演算法中沒有交叉變異等進化運算元，而是將每個個體看作搜索空間中的微粒，每個微粒沒有重量和體積，但都有自己的位置向量、速度向量和適應度值。所有微粒以一定的速度飛行於搜索空間中，其中的飛行速度是由個體飛行經驗和群體的飛行經驗動態調整，通過追蹤當前搜索到的最優值來尋找全局最優值。
1.2 參數選擇
粒子群演算法需要修改的參數很少，但對參數的選擇卻十分敏感。El-Gallad A, El-Hawary M, Sallam A, Kalas A[3]主要對演算法中的種群規模、迭代次數和粒子速度的選擇方法進行了詳細分析，利用統計方法對約束優化問題的求解論證了這 3 個參數對演算法性能的影響，並給出了具有一定通用性的3 個參數選擇原則[4]。
種群規模：通常根據待優化問題的復雜程度確定。
最大速度：決定粒子在一次迭代中的最大移動距離,通常設定為不超過粒子的范圍寬度。
加速常數：加速常數c1和c2通常是由經驗值決定的，它代表粒子向pbest和gbest靠攏的加速項的權重。一般取值為：c1=c2=2。
中止條件：達到最大迭代次數或得到最小誤差要求，通常要由具體問題確定。
慣性權重：慣性權重能夠針對待優化問題調整演算法的局部和全局搜索能力。當該值較大時有利於全局搜索，較小時有利於局部搜索。所以通常在演算法開始時設置較大的慣性權重，以便擴大搜索范圍、加快收斂。而隨著迭代次數的增加逐漸減小慣性權重的值，使其進行精確搜索，避免跳過最優解。
1.3 演算法步驟
PSO演算法步驟如下：
Step1：初始化一個規模為 m 的粒子群，設定初始位置和速度。
初始化過程如下：
（1）設定群體規模m;
（2）對任意的i，s，在[-xmax, xmax]內均勻分布，產生初始位置xis；
（3）對任意的i，s，在[-vmax, vmax]內均勻分布，產生速度vis；
（4）對任意的i，設yi=xi，保存個體。
Step2：計算每個粒子的適應度值。
Step3：對每個粒子的適應度值和得到過的最好位置pis的適應度值進行比較，若相對較好，則將其作為當前的最好位置。
Step4：對每個粒子的適應度值和全局得到過的最好位置pgs的適應度值進行比較，若相對較好，則將其作為當前的全局最好位置。
Step5：分別對粒子的所在位置和速度進行更新。
Step6：如果滿足終止條件，則輸出最優解；否則，返回Step2。
1.4 粒子群演算法函數極值求解
粒子群演算法優化是計算機智能領域，除蟻群演算法外的另一種基於群體智能的優化演算法。粒子群演算法是一種群體智能的煙花計算技術。與遺傳演算法相比，粒子群演算法沒有遺傳演算法的選擇（Selection）、交叉（Crossover）、變異（Mutation）等操作，而是通過粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。
粒子群演算法流程如圖所示：

粒子群為由n個粒子組成的種群X = (X1,X2,X3,…Xn).
第i個粒子表示一個D維向量Xi = (X1,X2,X3,…XD)T.
第i個粒子的速度為Vi = (Vi1,Vi2,Vi3,…ViD)T.
個體極值為Pi = (Pi1,Pi2,Pi3,…PiD)T.
全局極值為Pg = (Pg1,Pg2,Pg3,…PgD)T.
速度更新為，式中，c1和c2為其兩個學習因子的參數值；r1和r2為其兩個隨機值。
位置更新為.
2 粒子群演算法應用舉例
2.1 實驗問題
這是一個無約束函數的極值尋優，對於Ackley函數，
.
其中c1=20，e=2. 71289。
2.2 實驗步驟
對於Ackley函數圖形，選取一個凹峰進行分析，程序運行結果如圖所示。

圖1 Ackley函數圖形
可以看出，選取區間內的Ackley函數圖形只有一個極小值點。因此，對於該段函數進行尋優，不會陷入局部最小。採用粒子群演算法對該函數進行極值尋優。
首先，進行初始化粒子群，編寫的MATLAB代碼如下：
% 初始化種群
for i=1:sizepop
x1 = popmin1 (popmax1-popmin1)*rand;
% 產生隨機個體
x2 = popmin2 (popmax2-popmin2)*rand;
pop(i,1) = x1; % 保存產生的隨機個體
pop(i,2) = x2;
fitness(i) = fun([x1,x2]); % 適應度值
V(i,1) = 0; % 初始化粒子速度
V(i,2) = 0;
end
程序運行後所產生的個體值為：
表1 函數個體值

然後，根據待尋優的目標函數，計算適應度值。待尋優的目標函數為：
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1)) cos(2*pi*x(2)))/2) 20 2.71289;
根據每一組個體，通過目標函數，得到的適應度值為：

表2 函數適應度值

搜索個體最優極值，即搜索最小的適應度值，我們可利用MATLAB繪圖將所有個體的適應度值繪成plot圖查看相對最小值。

圖3 函數適應度plot圖
從圖中可看出，當個體=20時，得到相對最小值，在程序中，將其保存下來。
之後進行迭代尋優，直到滿足終止條件。
最後，得到的最優值為：

圖4 MATLAB運行得到結果
迭代後得到的運行結果圖如下：

圖5 迭代曲線圖
2.3 實驗結果
通過圖5中可看出，該函數的尋優是收斂的，最優個體和實際情況較吻合。因此，採用粒子群演算法進行函數極值尋優，快速、准確且魯棒性較好。
3 結論
本文闡述了粒子群演算法求解最化問題的過程，實驗結果表明了該演算法對於無約束問題的可行性。與其它的進化演算法相比，粒子群演算法容易理解、編碼簡單、容易實現。但是參數的設置對於該演算法的性能卻有很大的影響，例如控制收斂，避免早熟等。在未來的工作中，將努力於將其它計算智能演算法或其它優化技術應用於粒子群演算法中，以進一步提高粒子群演算法的性能。

Ⅷ 怎麼用matlab中的粒子群演算法求解多目標優化問題

不知道你所說的多目標是指什麼，據我的理解，既然有個目標函數，那麼多目標可以在目標函數那裡表示，我最近也在做這個粒子群演算法， 下面是我的vc++6.0代碼,改造了一下基本粒子群，求路徑的.. #include #include #include using namespace std; d

Ⅸ 對於解決多目標優化問題，遺傳演算法、粒子群、模擬退火哪個比較好啊哪位大神能分析一下么

個人感覺是遺傳演算法吧，當然可以和模擬退火演算法結合來使用。
多目標遺傳演算法可解決多目標優化問題，和模擬退火演算法相結合時還能強化局部搜索能力。

Ⅹ 粒子群優化演算法的PSO

這個屬於多目標優化問題，你可以把參考價格、外觀樣式、網路類型、屏幕參數和攝像頭像素等分別給予不同的權重值，作為一個目標函數，目標函數值就是綜合評價得分，然後用微粒群演算法求解。