作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述粒子群优化(PSO)是一种基于模拟自然界中种群行为特征的优化算法。它通过生成一组在一定范围内随机分布的质点(粒子),然后利用其群体特性对目标函数进行模拟、迭代逼近最优解,并找出全局最优解。
PSO算法的特点是能够很好地解决多维非线性规划问题、整数规划问题以及求解复杂多目标优化问题等复杂问题。另外,它采用了自组织模型,使得每一次迭代都能快速收敛到局部最优,而且也无需多次精确解的依赖,而实践中往往可以得到较好的效果。
本教程将详细讲解PSO算法的基本概念、编程实现和优化方法。希望读者在学习本教程的过程中能够有所收获,提升对PSO算法及相关知识的理解与掌握。
教程结构如下:
- 概述
- 粒子群算法
- Python语言实现
- 优化方法
2.简介
2.1 什么是粒子群算法?
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种由美国约翰·哈登·亨德森(J.H. Hall, Jr.)于2007年提出的一种优化算法。该算法是一种自适应粒子群优化算法,它通过生成一组粒子,再经过迭代逼近最优解,从而找到全局最优解。
在1987年,约翰·米勒和莱昂斯·詹姆斯·哈克(J.Michalewicz and L.Janusz Hak)共同提出了一套新的群居优化算法,即粒子群优化法(Particle swarm optimization,PSO)。随后该方法被广泛应用于各个领域。</