题目:一种新的离散粒子群优化算法 中文摘要 粒子群优化算法在许多优化问题上表现得非常好.粒子群优化算法的缺点之一是假设算法中的变量为连续变量.本文提出一个新的粒子群优化算法,能够优化离散变量.这个新算法被称为整数和分类粒子群优化算法,该算法融合了分布估计算法的思想,即粒子代表概率分布而不是解的值,并且PSO更新修改了概率分布.本文描述了该算法,并将其性能与其他离散PSO算法进行了比较.实验表明,该算法比其他离散PSO算法要好 . 中文引言 离散优化问题,如贝叶斯网络中的特征选择或推理,是一组重要…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.…

粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少.简单易行,收敛速度快,已成为现代优化方法领域研究的热点. 粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景:…

1.核心 在每个子种群的粒子被划分为普通粒子(ordinary particles)和交流粒子(communication particles),在每次迭代过程中,不同的粒子执行不同的进化操作.普通粒子用于探索能力(exploitation),交流粒子用于开发能力(exploration). 设置一个动态的逐渐增加的控制参数p,用于实现分类操作,即将粒子分为普通粒子和交流粒子,同时,使普通粒子逐渐进化为交流粒子. 2.相关描述 将初始种群(original population)划分为M*N个粒…

粒子群算法(1)----粒子群算法简介 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1569671 粒子群算法(2)----标准的粒子群算法 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1572814 粒子群算法(3)----标准的粒子群算法(局部版本) http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1584946 粒子群算法(4)----粒子…

The Sequential Minimal Optimization Algorithm (SMO) 本文主要介绍用于解决SVM对偶模型的算法,它于1998年由John Platt在论文“Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines”中提出的.这篇笔记还参考了某篇博客,但由于是一年前的事了,暂时没找到这篇博客,所以没有引用出来,希望该篇博客的主人见谅. (1)解决的问题…

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动…

RaPC(rasterized polygon clipper)-A discrete grid-based polygon clipping algorithm This algorithm is a part of my Ph.D thesis and which is still under developing... Some demo results on clipping of convex polygons or concave polygons with holes are he…

A Modified Particle Swarm Optimizer 一种改进的粒子群优化算法   Yuhui Shi and Russell Eberhart 1998   摘要: 本文在原有的粒子群算法中引入了一个新的参数--惯性权重.仿真结果表明,该新参数对粒子群优化算法具有显著而有效的影响. 1. INTRODUCTION 2. A MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZER (一种改进的粒子群优化算法) 速度本身是无记忆的.假设在开始时,粒子i具有最好的全局位…

曾经多次看到别人说起,在选择Optimizer的时候默认就选Adam.这样的建议其实比较尴尬,如果有一点科学精神的人,其实就会想问为什么,并搞懂这一切,这也是我开这个Optimizer系列的原因之一.前面介绍了Momentum,也介绍了RMSProp,其实Adam就是二者的结合,再加上偏差修正(Bias Correction). 首先,在Adam算法迭代过程中,需要计算各个时刻梯度的Exponential Moving Average,这一步骤来源于Momentum算法: 第二,计算各个时刻梯度…