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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。

    % d& J+ N' t8 i+ F- ]; p
         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。

    ) R$ d6 v9 Z& r4 B. v4 J3 V     
    铺垫完这些原理内容,来看例题:
    ) u4 i$ Q( e! ^5 Y0 P
    1.png 6 c0 e  [3 r; s6 l
    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:
    ; G! x% }  u# `; d& y- M2 w5 f
    2.png
    - l) G8 H: X; m: @0 Q. b- F
           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:

    2 w7 u) @7 E/ V) x' e% m3 J4 F
    X(新) = X(原)+V(新)*t, 我们默认每过1秒变一次,所以t=1。
    8 b! b" L/ d; `0 B
    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:
    ' N; w2 f7 h3 |0 c* K+ l
    3.png

    : a, H5 q/ E5 a* n+ W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):
    % B1 s- N: f) B- Q- |% U" A, q" F
    4.png

    ) ?1 t  o* ~% h. I% X" Q$ X; z" B# C4 r$ k9 W0 R% n
    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。
    4 j  j3 o3 M, G' E
    5.png
    8 R7 B' j& t; j) J! e- N. A
    % o" J& N! D% I+ \& U
           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。
    / R0 }7 f! @! `$ ^7 b       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 f: H- F) ^$ r
    6.png
    4 N: f* y( u7 g, `9 E
    7 s0 \7 y, \5 `! L; {2 ?9 C9 X
           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。/ g) U6 X. W3 V1 Z; H& i! M
    8 S4 G: C3 r. a) V
           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7 g; {5 h% i- ?! g7 ~3 F

    & t) a! H+ M, P) l- c8 O
    8 S) m/ l9 @$ g& S8 |" s+ t
    5 U( c. F/ i  B* G

    粒子群.rar

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    这是下次的练习代码,傻瓜式代码

    zan
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