中国好声音关喆优化之遗传算法与粒子群算法-天义智能

优化之遗传算法与粒子群算法-天义智能

近期义天智能团队又迎来了一次关于遗传算法算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法算法（particle swarm optimization algorithm，PSO）的学习培训会。该次培训主要简要介绍了两种算法的原理及流程，并结合MATLAB软件对算法进一步讲解实例应用。该次活动主要参与成员为义天智能团队的成员，通过讲解原理与应用，初步入门人工智能与机器学习的成员对优化算法知识有了更加深层的理解庐州月歌词。
1、优化问题及算法
优化是指在给定约束条件下，通过参数设计和对现有方案的选择致橡树英文版，得到某个问题最优的解决方案单盈盈。优化问题广泛存在于社会生产实践和科学理论研究中。
例如寻找函数的极值问题，数学上经典的最短路径问题，工程应用中为了降低应力水平的形状优化问题、减重的拓扑优化问题等等。求解最优化问题的研究经过逐步拓展并发展成为一门重要的科学。

传统的优化方法是基于梯度的优化技术，根据问题的不同类别草帽警察，采用相应的求解方法，往往具有较高的计算效率。然而随着科学技术的发展，在计算机、管理等学科及工程实践中的优化问题越来越复杂，例如生产线最优设计问题、资源最优分配问题、车间在制品调度问题等，这些问题都表现出大规模、多约束、多极值、非线性、非凸性等特点三台中学，难以用传统的优
化方法通过数学建模来进行求解小林优美，因此问题也不能在比较合理的时间内得到结果东方之珠简谱。
科学研究人员通过借鉴自然界中的各种生物现象，模拟各类生物的行为及活动异域求生日记，设计了基于仿生的启发式智能优化算法。例如：通过蚂蚁的路径跟踪行为模式而建立起来的蚁群算法神龙德鲁伊，模拟蜜蜂自组织觅食行为的人工蜂群算法；模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为建立起来的人工鱼群算法等待杜国楹。罗艳芳

2、遗传算法（GA）
遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。基本思想：将优胜劣汰的思想引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值(适应度)函数及一系列的遗传操作对个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体。









3、粒子群算法（PSO）
粒子群算法也是一种群智能优化算法，它是受鸟类行为机制的启发而发展起来的。鸟类在空中同步群集飞行的优美舞姿中国好声音关喆 ，给人类留下深刻的印象。它们在没有领导者也没有协调者的情况下，相邻的两只鸟之间保持一定的距离，排成规则队形，能同时转弯而不互相碰撞。鸟类所表现出的这种行为引起了社会学、智能科学等领域的研究人员的广泛关注。Reynolds 于 1987 年提出了 Boid模型来模拟鸟类聚集飞行的行为。在这个模型中，每个个体被称为一个 Boid顾正文，每个Boid 可感知周围一定范围内其他 Boid 的飞行信息，此信息作为Boid 决策机构的输入，结合其当前自身的飞行状态，做出下一步的飞行决策。每个个体在飞行中遵循以下3条规则：(1) 避免碰撞；(2) 速度一致；(3) 中心群集生日歌简谱。
同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。PSO的优势在于简单，容易实现，收敛速度快，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实数优化问题。






PID参数优化：


Download：https://github.com/Nghingtim/TianYi/blob/master/GA%26PSO.zip