Inkrementeller Partikelschwarmalgorithmus mit adaptiver Kurve
Die adaptive Kurvenerhöhungsstrategie ist eine Strategie, die häufig in Partikelschwarmoptimierungsalgorithmen verwendet wird. Es kann die globale Suchfähigkeit des Algorithmus verbessern, indem der Suchbereich des Partikelschwarms schrittweise vergrößert wird, und dann bessere Optimierungsergebnisse erzielen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man den adaptiven kurvenvergrößernden Partikelschwarmalgorithmus mit Matlab implementiert, testet und optimiert.
1. Einführung in die inkrementelle Strategie mit adaptiver Kurve
Die selbstadaptive Kurvenerhöhungsstrategie ist eine Strategie zur schrittweisen Vergrößerung der Partikelschwarm-Suchreichweite. Insbesondere wird der Suchbereich schrittweise erweitert, indem die maximale Positionsschrittgröße und die maximale Geschwindigkeitsgrenze des Partikelschwarms kontinuierlich angepasst werden. Auf diese Weise kann sich der Algorithmus in der frühen Phase der Iteration auf die Suche nach der lokalen optimalen Lösung konzentrieren und sich in der späteren Phase schrittweise der globalen Suche zuwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
2. Realisierung des Adaptive Curve Inkremental-Partikelschwarm-Algorithmus
Bei der Implementierung des inkrementellen Partikelschwarmalgorithmus mit adaptiver Kurve müssen wir die folgenden Aspekte berücksichtigen.
- Partikelschwarm-Initialisierung
Wenn der Partikelschwarm initialisiert wird, müssen die Anfangsposition und die Geschwindigkeit jedes Partikels festgelegt werden. Um die Vielfalt des Algorithmus sicherzustellen, verwenden wir hier die Methode der zufälligen Initialisierung, dh die Anfangsposition und -geschwindigkeit werden innerhalb des angegebenen Bereichs zufällig generiert.
- Adaptive Kurven- und Parametereinstellungen
Der Schlüssel zur inkrementellen Strategie der adaptiven Kurve liegt darin, wie die adaptive Kurve entworfen und die Suchparameter entsprechend der Kurve festgelegt werden. Am Beispiel der Höchstgeschwindigkeit Vmax können wir die folgende Kurve verwenden, um die schrittweise Erweiterung des Suchbereichs zu steuern.
Vmax = Vmax0 + (Vmaxf - Vmax0) * (1 - exp(-t/T))
Unter diesen sind Vmax0 und Vmaxf die anfänglichen und endgültigen maximalen Geschwindigkeitsgrenzen des Algorithmus, t ist die aktuelle Iterationsnummer und T ist eine Steuerzeitkonstante. Für den maximalen Positionsschritt Delta kann eine ähnliche Kurvenentwurfsmethode verwendet werden.
- Aktualisierungen der Partikelposition und -geschwindigkeit
Wenn die Partikelposition und -geschwindigkeit aktualisiert werden, muss der Bewegungsbereich jedes Partikels dynamisch entsprechend der Fitnesskurve angepasst werden. Konkret können wir nach folgender Formel rechnen.