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粒子群的版本甚多,常用的是加有惯性权重w的
v[] = w * v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[])
一般选择惯性权重在迭代过程中线性下降,目的是在迭代的初期,以比较大的权重分配给粒子的原速度,而防止粒子过早的倾向于其本身的局部最优与全局最优,此时的全局搜索能力是可以的。但粒子群是基于牛顿力学的,随着w的减小,速度v的作用会在更新中弱化,对应的是,pbest和gbest的作用得到了加强,这也就意味着,粒子会更加趋向于pbest和gbest的方向移动。这个时候粒子就特别容易陷入局部最优了。
其实陷入局部最优不只是粒子群的问题,进化类的算法都存在这个问题,只不过有些算法随机性强一些,收敛速度慢一些,所以更加容易跳出局部最优(但不是绝对避免)
v[] = w * v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[])
一般选择惯性权重在迭代过程中线性下降,目的是在迭代的初期,以比较大的权重分配给粒子的原速度,而防止粒子过早的倾向于其本身的局部最优与全局最优,此时的全局搜索能力是可以的。但粒子群是基于牛顿力学的,随着w的减小,速度v的作用会在更新中弱化,对应的是,pbest和gbest的作用得到了加强,这也就意味着,粒子会更加趋向于pbest和gbest的方向移动。这个时候粒子就特别容易陷入局部最优了。
其实陷入局部最优不只是粒子群的问题,进化类的算法都存在这个问题,只不过有些算法随机性强一些,收敛速度慢一些,所以更加容易跳出局部最优(但不是绝对避免)
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