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[建模教程] 不看会后悔系列——国赛加分算法之粒子群算法(下)

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    发表于 2018-8-11 16:07 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    今天今天来讲一下粒子群算法的程序实现部分及相关的例题操作。
    ' u6 P+ x4 t5 f# `1 o% m1 u- _  O/ r
         我们已经知道,粒子群算法和遗传算法的用途大致是一样的,都是要要求全局最优,只是过程不同,遗传算法主要是通过“爬山”式来找,其最优解好坏取决于爬山速度(收敛速度,没必要太懂这些,不重要),而粒子群算法则取决于它飞的速度。
    ' K0 [5 h2 C) E3 o
         
    铺垫完这些原理内容,来看例题:

    + t9 W( T. |/ T9 p! k9 Y/ U 1.png . \( `5 \  B' J% i7 u; a; s" G
    step1:我们参数的初始化
    1.     粒子数:实验表明(谁做的实验我也不知道),对于多数问题,30个粒子就够用了,对于特殊的难题需要100-200个粒子,数量越多,搜索范围越大,算法运行的时间也越长。
    2.     惯性因子w(我们取0.6)
          w值越大,粒子飞的也就越快,从而错失了局部寻优的能力,而全局搜索能力越强,反之则局部强全局弱。我们一般将w视为随迭代次数而变的量,随迭代次数增加而w减小。这样这样做的意义就是:先在较大范围找,逐渐收缩到较好区域后开始精细的搜索。
         W值为 [0,1] 之间的随机数。如果是定值w(不随迭代变),那么建议取0.6~0.75区间区间的合理值。如果是变的那么考虑0.9附近
    3.     加速常数C1.、C2的选取(我么都取2)
    对于简单的问题,我们选 C1=C2=2。目前对于两个值的选取学术界分歧较大,下面给出大家一些参考值:
    ( Z  M7 x/ F) ]2 I; d5 \* Y4 d1 R3 l
    2.png

    # G- Z6 ?& M1 b$ q" C( c7 W' G- r) v# L
           加速常数其实就是调整运动中的收敛速度和搜索范围。举个例子,当C1=0 ,粒子没有自身经验,只有社会经验,收敛速度贼快,但可能就会取到局部最优不是全局的,搜索范围太小了;如果C2=0 ,那就是只有自身经验,在函数上到处转,不知道怎么找最优。但两个值也不能都特别大,不然就是飞的贼快,会错过一些局部最优。
    4.     最大飞翔速度V(我们取0.8)
           每个粒子的每一次迭代时,粒子的速度改变是有概率性的,而且需要设置一个速度最大值,防止粒子速度一直涨下去。有时候我们会遇到比较特殊的函数,他最优值在很高的一堵墙后面,这时候就需要较大的步长来跳过墙,而在越过墙后,就需要较小的步长(步长就是每次速度的变化范围)。
    step2.     粒子的位置和速度更新:
        用下面命令实现,就是定义了一下初始位置
    x=-5+10*rand(粒子数,变量个数(X1,X2…));     %位置
    v=2*rand(粒子数,变量个数(X1,X2…));         %速度
    新速度是在原速度的基础上乘了惯性因子然后利用2个常数得到新速度,新位置就是新速度加上原来位置,相当于:

    8 G4 j4 d( u2 g5 e
    X(新) = X(原)+V(新)*t, 我们默认每过1秒变一次,所以t=1。

    8 u5 @0 g3 x0 P2 Q; {. D! g* }  S
    step3.   比较当前每个粒子的适应值是否比历史局部最优值好,如果好,则将当前粒子适应值作为粒子的局部最优值,其对应的位置作为每个粒子的局部最优值所在的位置。
          代码部分为:
    ; v  o4 K3 Y! q6 }0 B) d
    3.png
    0 {5 d3 Y3 ~5 a% I* V' [
    这便是第一次初始下的局部最优值(每次运行的初始局部最优不会一样,因为初值随机给的):
    ) o1 m( H3 `7 w
    4.png

    7 |) h6 x! @5 @# A* f6 v/ H2 N3 S- G. Q
    step4.   接下来的部分便是迭代了,只需要一个小小的循环语句就可以,加上最后的作图plot代码,这就是一个简单的粒子群算法咯。运行结果的图像是这样的,最优值为五角星标识处。
    8 W" V& g6 G! \
    5.png
    9 b4 ~& v! W2 |6 S

    ' z& o* J* Y- B5 ?, d       讲了这些大家觉得可能粒子群算法也没啥大不了,算法本身原理就比较简单,而且代码也少,运行速度一个是迭代次数的影响,另一个就是定义的适应度函数(或者说你要求的目标函数)放在函数里面还是单独存。单独存的话运行快一点。9 r) w& S! N, W* k: n' ]0 g" G
           还有一点就是,大家不要因为我写的这个小例题觉得粒子群算法名头大实际雨点小。其实粒子群算法在学术界很受重视的,就好比无比简洁的牛顿第二定律。希望大家明白,不要歧视它的简单。
    6 h, G3 A: K0 Q( R/ k5 P  U% p* v: D
    6.png
    ; |+ F+ w9 b, c+ r8 W8 @

    " |: Z8 k  D% C& }* p       其实粒子群算法和神经网络结合起来就好比倚天屠龙合体,是真的强,不是简单地说名头更响了。所以下期,就讲一下神经网络的一些原理和简单例题,然后再讲神经网络和粒子群算法结合起来求解复杂问题的过程。, n* x4 e' c' h" I- \* I
    & `% q" h1 h: g# k" @/ N5 B
           我这几次的附件都是傻瓜代码,你只要套你的目标函数,然后修改自变量个数那一句代码。就可以用粒子群算法来算你的函数了,也不需要你懂算法的深度原理,只需要懂基本原理和作用...下载啊,筒子们+ B: J5 z# ?# s

    - T/ N, w; u: p7 b3 O1 c5 k: k
    8 y9 n8 w# g  g) i+ L
    5 }9 i2 V+ z2 F

    粒子群.rar

    4.04 KB, 下载次数: 88, 下载积分: 体力 -2 点

    这是下次的练习代码,傻瓜式代码

    zan
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