33、粒子群优化算法的多种变体与应用

粒子群优化算法的多种变体与应用

1. 单解粒子群优化算法

在单解粒子群优化（PSO）领域，有几种不同的算法值得关注。

1.1 自组织临界性PSO

自组织临界性PSO算法的步骤如下：
1. 创建并初始化一个 $n_x$ 维的PSO：$S$。
2. 对所有 $i = 1, \cdots, n_s$，设置 $C_i = 0$。
3. 重复以下操作：
- 评估所有粒子的适应度。
- 更新速度。
- 更新位置。
- 计算所有粒子的临界性。
- 降低每个粒子的临界性。
- 当存在 $i = 1, \cdots, n_s$ 使得 $C_i > C$ 时：
- 分散粒子 $i$ 的临界性。
- 重新初始化 $x_i$。
4. 直到满足停止条件。

这个算法的流程图如下：

graph TD;
    A[创建并初始化PSO] --> B[设置Ci = 0];
    B --> C{停止条件是否满足};
    C -- 否 --> D[评估适应度];
    D --> E[更新速度];
    E --> F[更新位置];
    F --> G[计算临界性];
    G --> H[降低临界性];
    H --> I{是否存在Ci > C};
    I -- 是 --> J[分散临界性];
    J --> K[重新初始化xi];
    K --> C;
    I -- 否 --