Question

粒子群优化参数寻优

Answer 1

研究PSO参数寻优中，采用粒子群算法对SVM的参数（惩罚参数C，核函数参数σ）进行最优选择。PSO是一种进化计算技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出，其思想源于鸟类捕食行为，算法的数学描述如下（何同弟等，2011）：

设在一个D维搜索空间中，由有m个粒子组成的一个群体，其中第i个粒子的位置表示为向量z_i＝（z_i1，z_i2，…，z_iD），i＝1，2，…，m。第i个粒子的飞行速度表示为向量v_i＝（v_i1，v_i2，…，v_iD），其搜索的最佳位置p_i＝（p_i1，p_i2，…，p_iD），整个粒子群搜索到的最优位置p_g＝（p_g1，p_g2，…，p_gD）。找到这两个最优位置时，各粒子根据如下公式更新自己的速度和位置：

高光谱遥感影像信息提取技术

式中：i＝1，2，…，m；ψ是惯性权重函数，用来控制前面速度对当前速度的影响；c₁和c₂称为加速因子，为非负常数；r₁和r₂是［0，1］的随机数。