Редактировать Привет, я пытаюсь реализовать оптимизацию роя частиц (или генетического). Но я уже застрял на первом шаге...
Я запутался в том, как инициализировать частицы и что это за частицы (с точки зрения кода).
Я нашел различную информацию об алгоритме (сам по себе) и реализации, но не нашел нужной информации...
Кто-нибудь может объяснить, пожалуйста?
Спасибо.
Андреа.
Если вы знакомы с Python, я изучил генетические алгоритмы и pso с помощью deap< /а>. У них есть несколько отличных руководств и документов.
Определение: PSO оптимизирует проблему, имея совокупность возможных решений, называемых здесь частицами, и перемещая эти частицы в пространстве поиска в соответствии с простыми математическими формулами. Движения частиц определяются лучшими найденными позициями в пространстве поиска, которые обновляются по мере того, как частицы находят лучшие позиции.
Что такое частица?
Частица имеет текущее положение, скорость и запись прошлых положений. Каждая частица имеет свои собственные правила обновления скорости и положения.
Как работает оптимизационный поиск?
Вы запускаете алгоритм для заданного количества итераций. На каждой итерации обновляйте скорость и положение каждой частицы. Тогда надеюсь, что вы найдете лучшее решение или решение, которое достаточно хорошо.
Конкретный пример.
Представьте, что ваша цель поиска — найти звезду. На каждой итерации мы находим частицу, ближайшую к нахождению звезды. Затем переместите все остальные частицы в этом направлении.
Изображение предоставлено wirelesstech
если вы спрашиваете: «Как мне представить каждую частицу в моей программе», то вы, вероятно, захотите, чтобы они были объектами класса, который вы напишете. Например, у вас может быть класс «Частица», который содержит информацию о положении и состоянии этой частицы, а затем у вас будет коллекция этих частиц, и на каждой новой итерации алгоритма вы можете прокручивать эту коллекцию, чтобы делать что угодно. должно произойти с каждой частицей. — Кевин Уэллс
