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    各种智能优化算法比较与实现(matlab版)

    免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原,可行解对应抗体(B细胞),可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来,将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程,形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征,采用群体搜索策略,通过迭代计算,最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法,免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点,保证了种群的多样性,克服了一般寻优过程(特别是多峰值的寻优过程)的不可避免的“早熟”问题,可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 (1)首先进行抗原识别,即理解待优化的问题,对问题进行可行性分析,提取先验知识,构造出合适的亲和度函数,并制定各种约束条件。 (2)然后初始化抗体群,通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体,在解的空间内随机产生一个初始种群。 (3)对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。(记忆单元的更新:将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元,并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体(抗体和抗体的亲和性计算)) (4)判断是否满足算法终止条件;如果满足条件则终止算法寻优过程,输出计算结果;否则继续寻优运算。 (5)计算抗体浓度和激励度。(促进和抑制抗体的产生:计算每个抗体的期望值,抑制期望值低于阈值的抗体;可以知道与抗原间具有的亲和力越高,该抗体的克隆数目越高,其变异率也越低) (6)进行免疫处理,包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择:根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体,使其活化; 克隆:对活化的抗体进行克隆复制,得到若干副本; 变异:对克隆得到的副本进行变异操作,使其发生亲和度突变; 克隆抑制:对变异结果进行再选择,抑制亲和度低的抗体,保留亲和度高的变异结果。 (7)种群刷新,以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体,形成新一代抗体,转步骤(3)。 免疫算法运算流程图

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    粒子群优化算法(PSO)

    粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能,个人理解,不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法,假设问题的解空间很小,比如一个函数 y = x^2 ,解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值,我们完全可以使用枚举法,比如在这里,在解空间[-1,1]上,取1000等分,也就是步长为0.002,生成1000个x值,然后代入函数中,找到这1000个最小的y就可以了。然而实际情况不是这样的,比如为什么选1000等分,不是1w,10w等分,很显然等分的越大,计算量也就越大,带来的解当然也就越精确,那么实际问题中如何去平衡这两点呢?也就是既要计算量小(速度快),也要准确(精度高),这就是智能算法的来源了,一般的智能算法基本上都是这样的,在很大的搜索空间上,即保证了速度快,也能比较好的找到最优解。

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    粒子群优化算法(PSO)和matlab代码实现

    粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能,个人理解,不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法,假设问题的解空间很小,比如一个函数 y = x^2 ,解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值,我们完全可以使用枚举法,比如在这里,在解空间[-1,1]上,取1000等分,也就是步长为0.002,生成1000个x值,然后代入函数中,找到这1000个最小的y就可以了。然而实际情况不是这样的,比如为什么选1000等分,不是1w,10w等分,很显然等分的越大,计算量也就越大,带来的解当然也就越精确,那么实际问题中如何去平衡这两点呢?也就是既要计算量小(速度快),也要准确(精度高),这就是智能算法的来源了,一般的智能算法基本上都是这样的,在很大的搜索空间上,即保证了速度快,也能比较好的找到最优解。

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    人工智能:智能优化算法

    优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础,用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用,并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明,通过优化方法,能够提高系统效率,降低能耗,合理地利用资源,并且随着处理对象规模的增加,这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中,不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题,传统的优化方法(如牛顿法、单纯形法等)需要遍历整个搜索空间,无法在短时间内完成搜索,且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如,许多工程优化问题,往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点,寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法;模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法;模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法;源于固体物质退火过程的模拟退火算法;模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法;模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法;等等。这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **

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    粒子群优化(PSO)算法概述

    PSO(PSO——Particle Swarm Optimization)(基于种群的随机优化技术算法) 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关: 一是进化算法,粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索,这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命,即研究具有生命特征的人工系统,它采用的主要工具是计算机,主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时,对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统,提出了五条基本原则: (1)邻近原则(ProximityPrinciple):群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 (2)质量原则(Quality Principle):群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化,并对其产生响应。 (3)反应多样性原则(Principle ofDiverse Response):群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 (4)稳定性原则(Principle ofStability):群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 (5)适应性原则(Principle ofAdaptability):当改变行为模式带来的回报是值得的时候,群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来,针对粒子群算法展开的研究很多,前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述;并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。

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