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发表于 2023-12-18 13:32:48
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自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,简称APSO)是在传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的基础上进行了改进和优化。
区别一:适应度函数的动态调整
在传统的PSO中,适应度函数通常是固定的,而在APSO中,适应度函数是动态调整的。具体来说,在APSO中,适应度函数会根据每次迭代中全局最优解和个体最优解的变化情况进行实时调整,以提高算法的性能和收敛速度。
区别二:惯性权重的自适应调整
惯性权重(inertia weight)在PSO中用于平衡个体和社会经验对解搜索的贡献,是一个由用户事先定义的常数。而在APSO中,惯性权重是根据适应度函数的值进行实时调整的。这样可以使粒子在搜索空间中更好地探索,并且避免陷入局部最优解。
接下来是两个算法的代码示例比较:
首先是传统粒子群算法(PSO)的代码:
- import numpy as np
- # 粒子群算法
- def pso(func, dim, swarm_size, max_iter):
- # 初始化粒子的位置和速度
- position = np.random.rand(swarm_size, dim) * 10 - 5
- velocity = np.random.rand(swarm_size, dim) * 2 - 1
- # 初始化个体最优解和全局最优解
- p_best_position = position.copy()
- g_best_position = p_best_position[np.argmin(func(p_best_position))]
-
- for _ in range(max_iter):
- # 更新速度和位置
- r1, r2 = np.random.rand(swarm_size, dim), np.random.rand(swarm_size, dim)
- velocity = velocity + r1 * (p_best_position - position) + r2 * (g_best_position - position)
- position = position + velocity
- # 更新个体最优解和全局最优解
- current_best_position = p_best_position[np.argmin(func(p_best_position))]
- p_best_position[func(position) < func(p_best_position)] = position[func(position) < func(p_best_position)]
- if func(current_best_position) < func(g_best_position):
- g_best_position = current_best_position
-
- return g_best_position
- # 例子:求解函数 f(x) = x^2 的最小值
- def func(x):
- return np.sum(x**2, axis=1)
- # 测试
- best_position = pso(func, 2, 50, 100)
- print("最优解:", best_position)
- print("最小值:", func(best_position))
复制代码
接下来是自适应粒子群算法(APSO)的代码:
- import numpy as np
- # 自适应粒子群算法
- def apso(func, dim, swarm_size, max_iter):
- # 初始化粒子的位置和速度
- position = np.random.rand(swarm_size, dim) * 10 - 5
- velocity = np.random.rand(swarm_size, dim) * 2 - 1
- # 初始化个体最优解和全局最优解
- p_best_position = position.copy()
- g_best_position = p_best_position[np.argmin(func(p_best_position))]
-
- # 初始化惯性权重
- weight = 0.9
-
- for _ in range(max_iter):
- # 更新速度和位置
- r1, r2 = np.random.rand(swarm_size, dim), np.random.rand(swarm_size, dim)
- velocity = weight * velocity + r1 * (p_best_position - position) + r2 * (g_best_position - position)
- position = position + velocity
- # 更新个体最优解和全局最优解
- current_best_position = p_best_position[np.argmin(func(p_best_position))]
- p_best_position[func(position) < func(p_best_position)] = position[func(position) < func(p_best_position)]
- if func(current_best_position) < func(g_best_position):
- g_best_position = current_best_position
-
- # 动态调整适应度函数和惯性权重
- if _ % 10 == 0:
- # 更新适应度函数
- # ...
- # 更新惯性权重
- weight = weight * 0.95 # 逐渐减小惯性权重,使粒子收敛
-
- return g_best_position
- # 例子:求解函数 f(x) = x^2 的最小值
- def func(x):
- return np.sum(x**2, axis=1)
- # 测试
- best_position = apso(func, 2, 50, 100)
- print("最优解:", best_position)
- print("最小值:", func(best_position))
复制代码
这就是传统粒子群算法(PSO)和自适应粒子群算法(APSO)的区别以及它们的代码实现。希望对你有帮助!
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