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私は粒子群の最適化を試しており、次の単純なシナリオに最適なアプローチを決定しようとしています:

  • 1 次元関数の最適化 (つまり、粒子が 1 つの線に沿って移動している)
  • 最適化する関数は、ライン上の任意のポイントでサンプリングできます
  • 各位置でサンプリングされた「値」は非常にノイズが多い
  • 最適化する基礎となる関数 (ノイズを除く) は非常に単純です (たとえば、単一のグローバル最大値を持つピラミッド、または異なる高さの 2 つのこぶ)。

この問題を解決するため、つまり最小数のサンプルで効率的に最適なものを発見するには、どのような粒子群設計が最適でしょうか?

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粒子群最適化があなたのケースに適しているとは思いません...

PSO は、これまでに見つかった最大値とその場所を保存します。したがって、その最大値がノイズのみによって引き起こされた場合、途中でスタックします。

最近見つかった最大値の加重平均を考慮するために、通常の PSO を変更する必要があります (最終的なグローバル最大値ではありません)。

以下をご覧になることをお勧めします: Fuzzy Particle Swarm Optimization (ファジー粒子群最適化 ) しかし、そのテーマはまだ研究段階にあるため、理解するのは難しいかもしれません...

また、あなたのケースにより適したシミュレートされたアニーリングに行くこともできます...

于 2011-01-04T14:25:30.813 に答える
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フィットネス関数に範囲を追加して、平均、変動、および粒子のy値と周囲の標準偏差との差などの統計値を評価してみてください。

于 2011-01-27T13:48:19.827 に答える