Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 237 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

237
Если с
2
имеет преобладающее значение, то частица будет обследо-
вать узкую область поискового пространства, а если преобладает
с
1
, то происходит поиск в большом пространстве.
В формулу (8.2) может вводиться фактор инерции W:
v
i
= Wv
i
+ c
1
r
1
(P
i
– X
i
) + c
2
r
2
(G – X
i
). (8.3)
Вначале фактор инерции W = 1, а потом он постепенно уменьша-
ется во времени по формуле
W= W
max
– (W
max
– W
min
)n/N,
где n – номер текущей итерации; N – заданное число итераций.
При инициализации частицы распределяются случайным об-
разом в поисковом пространстве, их скорость получает случайные
значения в допустимом диапазоне. Таким образом, работу алгорит-
ма оптимизации PSO можно описать рис. 8.16.
Если ввести обозначения
K = c
1
r
1
(P
i
– X
i
),
S = c
2
r
2
(G – X
i
),
то можно назвать величину K когнитивной компонентой скорости,
или ностальгией частицы, поскольку она характеризует стремле-
ние частицы вернуться в то место, где ей было хорошо в прошлом.
Величина S описывает социальные нормы, которым должен удов-
летворять индивид, т. е. движение по направлению к позиции луч-
шей частицы группы.
Как и при работе ГА, решение считается полученным, если оно
удовлетворяет поставленным критериям или истекло время, отве-
денное на поиск решения.
Большое значение для работы алгоритма имеет выбор топологии
группы, в которой участвует частица. Возможны две разные топо-
логии: кольцевая и звездообразная. Соответственно различают два
варианта: global best (gbest) и local best (lbest).
В варианте gbest используется звездообразная топология, и ча-
стица получает информацию от всех частиц группы. В варианте
lbest применяется кольцевая топология, и частица получает ин-
формацию только от ближайших соседей. Однако области сосед-
ства частиц перекрывают друг друга.
Таким образом, gbest можно рассматривать как специальный
случай lbest, в котором область соседства расширена на весь рой.
На рис. 8.17 приведен пример движения частицы в двумерном
пространстве поиска. С течением времени лучшие позиции части-
цы и группы становятся одинаковыми.

Страницы