麻雀算法和粒子群算法哪个好(麻雀算法和粒子群算法哪个好用)

粒子群算法和布谷鸟算法那个优化结果更好

布谷鸟算法。

麻雀算法和粒子群算法哪个好(麻雀算法和粒子群算法哪个好用)

1、基于混沌动态步长的群体动画行为控制法研究中，相比之下，布谷鸟算法比遗传算法、粒子群算法更为简便，问题优化更好。

2、布谷鸟融合算法比粒子群具有更好的全局寻优特性，具有更好的动态。

粒子群算法的优缺点

优点：PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻值。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现，并且没有许多参数需要调整。

缺点：在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。

扩展资料：

注意事项：

基础粒子群算法步骤较为简单。粒子群优化算法是由一组粒子在搜索空间中运动，受其自身的佳过去位置pbest和整个群或近邻的佳过去位置gbest的影响。

对于有些改进算法，在速度更新公式后一项会加入一个随机项，来平衡收敛速度与避免早熟。并且根据位置更新公式的特点，粒子群算法更适合求解连续优化问题。

参考资料来源：

选择哪种优化算法比较好？

粒子群算法的优化效果是不错的，其实分进化算法的优化效果是比较好的。操作简单，速度快！近几年，期刊上面出了很多这方面的文章

如果追求结果 那么可以用穷举方法 也就是一个个试验 其他的优化算法都不多 可以确定一个条件数 然后达到这个数值才停止优化

粒子群算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization），又称鸟群觅食算法，是由数学家J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发出的一种新的进化算法。它是从随机解开始触发，通过迭代寻找出其中的解。本算法主要是通过适应度来评价解的分数，比传统的遗传算法更加的简单，它没有传统遗传算法中的“交叉”和“变异”等操作，它主要是追随当前搜索到的值来寻找到全局值。这种算法实现容易，精度高，收敛快等特点被广泛运用在各个问题中。

粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法，一开始所有的鸟都不知道食物在哪里，它们通过找到离食物近的鸟的周围，再去寻找食物，这样不断的追踪，大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加了。粒子群就是这样一种模拟鸟群觅食的过程，粒子群把鸟看成一个个粒子，它们拥有两个属性——位置和速度，然后根据自己的这两个属性共享到整个集群中，其他粒子改变飞行方向去找到近的区域，然后整个集群都聚集在解附近，后终找到解。

算法中我们需要的数据结构，我们需要一个值来存储每个粒子搜索到的解，用一个值来存储整个群体在一次迭代中搜索到的解，这样我们的粒子速度和位置的更新公式如下：

其中pbest是每个粒子搜索到的解，gbest是整个群体在一次迭代中搜索到的解，v[i]是代表第i个粒子的速度，w代表惯性系数是一个超参数，rang()表示的是在0到1的随机数。Present[i]代表第i个粒子当前的位置。我们通过上面的公式不停的迭代粒子群的状态，终得到全局解

粒子群算法

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization），又称鸟群觅食算法，是由数学家J.Kennedy和R.C.Eberhart等开发出的一种新的进化算法。它是从随机解开始触发，通过迭代寻找出其中的解。

粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA）。

粒子群算法原理如下：粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。

粒子群算法（也称粒子群优化算法（particleswarmoptimization，PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。

粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionaryAlgorithm-EA）。

粒子群算法引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。

粒子群算法(一):粒子群算法概述

1、粒子群算法也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA）。

2、粒子群算法是模拟鸟群觅食的所建立起来的一种智能算法，一开始所有的鸟都不知道食物在哪里，它们通过找到离食物近的鸟的周围，再去寻找食物，这样不断的追踪，大量的鸟都堆积在食物附近这样找到食物的几率就大大增加了。

3、粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionaryAlgorithm-EA）。

4、粒子群算法原理如下：粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。

什么是粒子群算法？

粒子群算法，也称粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的值来寻找全局。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的策略是什么呢。简单有效的就是搜寻目前离食物近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的粒子在解空间中搜索。 PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的解，这个解叫做个体极值pBest。另一个极值是整个种群目前找到的解，这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 粒子公式 在找到这两个值时，粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置： v[] = w v[] + c1 rand() (pbest[] - present[]) + c2 rand() (gbest[] - present[]) (a) present[] = persent[] + v[] (b) v[] 是粒子的速度, w是惯性权重,persent[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2. 程序的伪代码如下 For each particle ____Initialize particle END Do ____For each particle ________Calculate fitness value ________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history ____________set current value as the new pBest ____End ____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest ____For each particle ________Calculate particle velocity according equation (a) ________Update particle position according equation (b) ____End While maximum iterations or minimum error criteria is not attained 在每一维粒子的速度都会被限制在一个速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax

优化算法笔记（五）粒子群算法（3）

(已合并本篇内容至粒子群算法（1）)

上一节中，我们看到小鸟们聚集到一个较小的范围内后，不会再继续集中。这是怎么回事呢？

猜测：

1.与速度限制有关，权重w只是方便动态修改maxV。

2.与C1和C2有关，这两个权重限制了鸟儿的搜索行为。

还是上一节的实验， 。现在我们将maxV的值有5修改为50，即maxV=50，其他参数不变。参数如下

此时得到的位值的适应度函数值为0.25571,可以看出与maxV=5相比，结果了很多而且小鸟们聚集的范围更大了。

现在我们设置maxV=1，再次重复上面的实验，实验结果如下：

这次终的适应度函数值为，比之前的结果都要好0.00273。从图中我们可以看出，小鸟们在向一个点集中，但是他们飞行的速度比之前慢多了，如果问题更复杂，可能无法等到它们聚集到一个点，迭代就结束了。

为什么maxV会影响鸟群的搜索结果呢？

我们依然以maxV=50为例，不过这次为了看的更加清晰，我们的鸟群只有2只鸟，同时将帧数放慢5倍以便观察。

思路一：限制鸟的飞行速率,由于惯性系数W的存在，使得控制速率和控制惯性系数的效果是等价的，取其一即可。

方案1：使惯性系数随着迭代次数增加而降低，这里使用的是线性下降的方式，即在第1次迭代，惯性系数W=1,后一次迭代时，惯性系数W=0，当然，也可以根据自己的意愿取其他值。

实验参数如下：

小鸟们的飞行过程如上图，可以看到效果很好，后甚至都聚集到了一个点。再看看终的适应度函数值8.61666413451519E-17，这已经是一个相当精确的值了，说明这是一个可行的方案，但是由于其后种群过于集中，有陷入局部的风险。

方案2：给每只鸟一个随机的惯性系数，那么鸟的飞行轨迹也将不再像之前会出现周期性。每只鸟的惯性系数W为（0,2）中的随机数（保持W的期望为1）。

实验参数如下：

可以看到小鸟们并没有像上一个实验一样聚集于一个点，而是仍在一个较大的范围内进行搜索。其终的适应度函数为0.01176，比初的0.25571稍有提升，但并不显著。什么原因造成了这种情况呢？我想可能是由于惯性系数成了期望为1的随机数，那么小鸟的飞行轨迹的期望可能仍然是绕着一个四边形循环，只不过这个四边形相比之前的平行四边形更加复杂，所以其结果也稍有提升，当然对于概率算法，得到这样的结果可能仅仅是因为运气不好

我们看到惯性系数W值减小，小鸟们聚拢到一处的速度明显提升，那么，如果我们去掉惯性系数这个参数会怎么样呢。

方案3：取出惯性系数，即取W=0，小鸟们只向着那两个位置飞行。

可以看见鸟群们到了一个点，再看看得到的结果，终的适应度函数值为2.9086886073362966E-30，明显优于之前的所有操作。

那么问题来了，为什么粒子群算法需要一个惯性速度，它的作用是什么呢？其实很明显，当鸟群迅速集中到了一个点之后它们就丧失了全局的搜索能力，所有的鸟会迅速向着全局点飞去，如果当前的全局解是一个局部点，那么鸟群将会陷入局部。所以，惯性系数和惯性速度的作用是给鸟群提供跳出局部的可能性，获得这个跳出局部能力的代价是它们的收敛速度减慢，且局部的搜索能力较弱（与当前的惯性速度有关）。

为了平衡局部搜索能力和跳出局部能力，我们可以人为的干预一下惯性系数W的大小，结合方案1和方案2，我们可以使每只鸟的惯性系数以一个随机周期，周期性下降，若小于0，则重置为初始值。

这样结合了方案1和方案2的惯性系数，也能得到不错的效果，大家可以自己一试。

思路二：改变小鸟们向群体飞行和向历史飞行的权重。

方案4：让小鸟向全局飞行的系数C2线性递减。

小鸟们的飞行过程与之前好像没什么变化，我甚至怀疑我做了假实验。看看终结果，0.7267249621552874，这是到目前为止的结果。看来这不是一个好方案，让全局学习因子C2递减，势必会降低算法的收敛效率，而惯性系数还是那么大，小鸟们依然会围绕历史位置打转，毕竟这两个位置是有一定关联的。所以让C1线性递减的实验也不必做了，其效果应该与方案4相不大。

看来只要是惯性系数不变怎么修改C1和C2都不会有太过明显的效果。为什么实验都是参数递减，却没有参数递增的实验呢？

1.惯性系数W必须递减，因为它会影响鸟群的搜索范围。

2.如果C1和C2递增，那么小鸟的惯性速度V势必会跟着递增，这与W递增会产生相同的效果。

上面我们通过一些实验及理论分析了粒子群算法的特点及其参数的作用。粒子群作为优化算法中模型简单的算法，通过修改这几个简单的参数也能够改变算法的优化性能可以说是一个非常的算法。

上述实验中，我们仅分析了单个参数对算法的影响，实际使用时（创新、发明、写论文时）也会同时动态改变多个参数，甚至是参数之间产生关联。

实验中，为了展现实验效果，maxV取值较大，一般取值为搜索空间范围的10%-20%，按上面（-100,100）的范围maxV应该取值为20-40，在此基础上，方案1、方案2效果应该会更好。

粒子群算法是一种概率算法，所以并不能使用一次实验结果来判断算法的性能，我们需要进行多次实验，然后看看这些实验的效果终来判断，结果必须使用多次实验的统计数据来说明，一般我们都会重复实验30-50次，为了文去做实验的小伙伴们不要偷懒哦。

粒子群算法的学习目前告一段落，如果有什么新的发现，后面继续更新哦！

以下指标纯属个人yy,仅供参考

目录

上一篇 优化算法笔记（四）粒子群算法（2）

下一篇 优化算法笔记（六）遗传算法