科学网—foreverph的博文

演化计算:粒子群优化算法(10)

潘峰 2024-4-17 09:26

通常，把粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)划分为群体智能。但它仍然可以看做是演化计算的分支。 PSO是模拟鸟群等的活动而抽象出来的一个智能算法，与前面的遗传算法相比，总体上软件设计仍然可以按照四大模块依次进行：即个体类、工具箱类、种群类和测试类。一个粒子可看作一个可能解，它包含位置X(x1 ...

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演化计算:矩阵结构遗传算法(9)

潘峰 2022-11-20 09:24

针对传统遗传算法在函数优化问题中的不足，提出构建一种矩阵结构种群的遗传算法 MGA （ Matrix S tructure Genetic Algorithm ）。 MGA 采用矩阵形式的数据结构，借助于矩阵的行、列及主对角线等概念描述种群，并在此结构上对选择、交叉和变异三种算子均进行改进。选择算子是通过逐行寻优构建 ...

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演化计算:工具箱的应用(8)

潘峰 2022-4-28 10:13

在（7）中我们给出了对种群操作的一些基本算子，是针对二进制编码的；若是浮点数编码的，也可以类似的设计。这里再理一理思路： 1）首先，对问题进行建模，即设计一种可能解的类型，本系列文中称为Point类； 2）采用面向对象的组合机制设计新类，即若干Point类的对象作为新类(种群类，不妨为EASet)的数据成员； 3)&nb ...

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演化计算:工具箱的设计(7)

潘峰 2021-11-7 12:15

class Tools { public static void copy ( Point a , Point b ) { System . arraycopy ( a . x , 0 , b . x , 0 , Point . size ); ...

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演化计算:以变异为主导的演化(6)

潘峰 2021-7-4 12:17

20世纪60年代，I.Rechenberg和H.P.Schwefel等提出了利用生物变异的思想随机改变风洞实验参数，获得了较好的效果。并进一步发展，形成了演化计算的分支----演化策略(Evolutionary Strategy,ES)。本节按照前面的思路：以个体、群体、主类构成演化程序；这里的演化策略与传统的稍有不同，不是对实数编码进行变异，而是对二 ...

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演化计算:基于实践的认知(5)

潘峰 2021-6-27 11:06

在前面的(1-4)节中，主要是快速引入一个简单演化算法的应用例子，并提供可实践的完整代码让有兴趣的爱好者学习，这也是我们认为对演化计算的研究起点应该从实践开始。前面的(1-4)是基于面向对象设计的实践，为什么要基于面向对象？那是因为基于面向过程的程序设计是从机器的角度思考问题，程序由函数模块组成。而面向 ...

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演化计算:基于面向对象设计的认知(4)

潘峰 2021-6-21 11:02

前面(2)、(3)节给出了一个采用二进制编码的计算一元函数极值的遗传算法实现，通过适当的修改扩展为解决更多复杂的问题。 A）若是多元函数求极值，只需把一维数组表示的编码改为二维数组表示多个变量的编码； B）若各个变量的范围不同，也需要把xmax,xmin设为一维数组等； C）若要改为N进制，方法类似。总结一下来说： ...

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演化计算:基于面向对象设计的认知(3)

潘峰 2021-6-20 10:29

种群类中的数据成员主要是(2)中Point类型的对象，我们采用一维数组组织这些对象。这种以类A的对象作为类B的成员的方法，在面向对象中称为组合。为了让父代种群产生的子代种群有存储的空间，一般需要在种群类中设定两个长度相同的数组，分别用于存放父代个体和子代个体，另还需要设定种群演化的交叉率、变异率及种群规模 ...

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演化计算:基于面向对象设计的认知(2)

潘峰 2021-6-15 00:42

在(1)中，我们提到一个演化算法可由三个类构成，即个体类、种群类和主类。以采用遗传算法（GA）计算函数f(x)=x*sin(10*pi*x)+2.0在上的最大值为例，个体类Point设计如下: classPoint{ int ; init(); } &n ...

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演化计算:基于面向对象设计的认知(1)

潘峰 2021-6-14 02:07

自2003年暑假学习演化计算后，也曾尝试学习一下一个基本的遗传算法，但一直没有进行下去，觉得太复杂了。其实简单的遗传算法描述是容易理解的，只是一些用C语言写的代码太复杂，让人一看就不想再学了。像写一个“Hello，world”一样写智能算法，这一直是我想要的。 2020年寒假20多天的居家，总算静下心来，终于完成了遗 ...

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