《谁动了我的奶酪》中的粒子群算法

本文为作者郭飞原创,CDA数据分析师已获得授权

1、《谁动了我的奶酪》是讲啥的?

其实这本书是一碗上古的老鸡汤。

故事大概是这样的,有4个小生命,其中有两只老鼠,没有太高级的思维,也没有烦恼、恐惧等高级情绪。还有两个矮人,会理性思考,会分析复杂的经验,当然也有高级复杂的情绪----其实是过于复杂了。

老鼠嗅嗅,他能够及早嗅出变化的气息。

老鼠匆匆,他能够迅速行动。

小矮人哼哼,他因为害怕改变而否认和拒绝变化,这会使事情变得更糟。

小矮人唧唧,当他看到变化会使事情变得更好时,能够及时地调整自己去适应变化。

四个小生命生活在迷宫中,享用着一大堆奶酪。某天,奶酪消失了,于是四个小生命有不同的反应:

老鼠嗅嗅,他能够及早嗅出变化的气息,所以闻着味跑了...(好贱)

老鼠匆匆,他能够迅速行动,跑了...不过撞了很多死胡同,消失在视线中...

小矮人哼哼,拒绝变化,一直在原地等奶酪回来,然后就没有然后了...

小矮人唧唧,能够及时地调整自己去适应变化,犹豫了很久,最后饿的不行,跑了。

然后小矮人唧唧就开始了主角视角,一路写段子,发鸡汤,毁坏公物(墙上刻鸡汤)

这本书的内容其实很简单,就是提醒人们要拥抱变化,克服对变化的恐惧,避免对变化采用鸵鸟政策。努力在不确定性中寻找机遇。(其实最后一句话出自《黑天鹅》)

《谁动了我的奶酪》刚出版时风靡一时,改变了很多人的思维模式;然而书中的观点,现在看来却稀松平常,甚至有点无聊。

话说回来,正因为现在看起来稀松平常,才说明当时震撼的观点成了现代人的共识,这样的书是最伟大的书。(这是培根《论读书》中的句子,原句记不得了,意思大概没错,不要打我...)

2、简述粒子群算法

粒子群算法其实一种最优化算法,大概思路是,先往一个n维空间里面随机撒上一堆粒子。

(前方高能,高中物理老师来敲黑板了...)

这堆粒子就这样在空间中震荡,其速度由3个因素决定:

因素1、上一时刻速度。完全继承上一时刻速度的方向,而多大程度继承上一时刻速度的大小,这个叫做惯性权重。

因素2、该粒子的历史最优点。简单说,粒子离开自己的历史最优点越远,就越想回到这个历史最优点(想象一下弹簧)

因素3、所有粒子的历史最优点。效果跟2一样,想象另一个弹簧。

上图就是3个因素生成的速度叠加图,粒子最终走红线

(PS:有的书把2、3两个因素分别叫做个体经验、全局知识。我只能说,何必呢...)

下面两段,一段是公式,一段是代码。其实没必要贴出来的,为了文章完整性,还是贴一下吧。看官们直接略过就行了。

下面是代码

能到这里的看官,恭喜你获得新成就“超快滑屏”

(开个玩笑,这里的实现粒子群算法用代码很短,略神奇是不是?)。

下面是本文真正想说的事情

(到这里才开始啊(?Д?≡?Д?))

3、4个小生物,仅仅是粒子群算法中的4种策略而已

物理老师再次敲黑板:这是个必考题(:-D)

粒子就这样在空间中震荡,其速度由3个因素决定:

  • 因素1、上一时刻速度。完全继承上一时刻速度的方向,而多大程度继承上一时刻速度的大小,这个叫做惯性权重。
  • 因素2、该粒子的历史最优点。简单说,粒子离开自己的历史最优点越远,就越想回到这个历史最优点(想象一下弹簧)
  • 因素3、所有粒子的历史最优点。效果跟2一样,想象另一个弹簧。

好吧只是复制了一遍,怕各位看官忘了。

老鼠嗅嗅,他能够及早嗅出变化的气息。对应粒子群算法中,c2比较大,也就是因素3比较强,因此一旦某个粒子发现更优的点,会迅速扑过去。

老鼠匆匆,他能够迅速行动。对应粒子群算法中,c1比较大,也就是因素2比较强,这就表现为,该粒子在个体最优点周围撞来撞去,没准就撞进了旁边的一组三体星(走错片场了,是撞进另一堆奶酪中)

小矮人哼哼,拒绝变化。对应粒子群算法中,惯性权重w太小,使速度迅速缩小,基本停在原地不会动了,这种情况有个专业词汇,叫陷入了局部最优解。值得一提,“局部最优”相反的极端是,一群粒子连局部最优都没找到,算法停止时,一堆粒子无所事事地停在随机位置。

小矮人唧唧,当他看到变化会使事情变得更好时,能够及时地调整自己去适应变化。对应粒子群算法中,各参数设定适中,既不会轻易放弃个体最优解,去扑向全体最优解,也不会停在个体最优解上不动了。

4、思考

有人说,中国人发现某个机会,会大量涌入,让整个行业不能盈利。其实是因为c2太大,所有粒子立即进入历史局部最优。

四位小生物在寻找自己的最优解。现实中千千万万的人就如粒子群一样,不断震荡、尝试,有人偶然震荡到了某个局部最优点,就成了牛人。

为什么曾国藩给自己写的墓志铭“不信书,信运气,公之言传万世”?自己的参数好固然重要,成功其实要归功于被随机因素震荡到某些状态。

1)在某种抽象意义下。人们的行为并没有什么本质上的不同,换句话说,人们行为所遵循的算法都是相同的,仅仅是所取参数不同而已。

2)某科技公司用(融资→项目→更大的融资→更大的项目)这种方式来获取快速成长。而巴菲特长期持有似乎不会成长的可口可乐。前者其疾如风,后者不动如山。他们都在寻找自己的局部最优解,只不过前者c1和c2更大;而后者惯性权重更小而已。

3)智能算法是对复杂学的一种粗糙另类阐释,正因为粗糙,才能轻易将其中的简洁美展现出来。

原文发布于微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

原文发表时间:2016-08-02

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