关于粒子群算法的问题

为甚么粒子群局寻优能力良好但是全局寻优能力不足容易陷入局部值?!... 为甚么粒子群局寻优能力良好 但是全局寻优能力不足 容易陷入局部值?! 展开
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小七的风
2013-07-06 · TA获得超过877个赞
知道小有建树答主
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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)
富港检测技术(东莞)有限公司_
2024-04-02 广告
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云林之盟
2013-07-05 · 涵盖汽车、软件、医学等全方位知识体系
云林之盟
采纳数:166 获赞数:523

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看不懂啊,太高端了
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