問題タブ [particle-swarm]

matlab で非常に基本的な PSO (魚の群れ) を作成するプロジェクトがあります。

私がこれまでに行ったこと：

1) 軸の寸法を設定しました。

2) ランダムな x、y 座標で 50 匹の魚の群れを作成し、それらをプロットします (群れの座標は配列に保存されます)。

3) Figure のどこかをクリックすると、サメ​​を表すクリック座標が得られます。

4) 最も遠い魚である魚の最適な x,y 位置を計算します。

ここで、残りの魚をベスト ポジションの魚に近づける必要があります。

コードは次のとおりです。

MATLAB 用の粒子群最適化シミュレーターを設計していますが、gBest ローカル位置について疑問があります。

アルゴリズムについて読んで理解したように、gBest 値は、粒子によってこれまでに発見されたグローバルな最高値を識別します。ただし、かなり耐えられる実装で、開発者が gBest を現在の世代の粒子が遭遇する最良の値と見なしていることがわかりました。

PSO アルゴリズムの基本を誤解していませんか? 開発者の実装が間違っていたのでしょうか、それとも単に別のアプローチだったのでしょうか?

前もってありがとう、ビクター。

編集 こんにちは、粒子 (または遺伝的) スウォーム最適化を実装しようとしています。しかし、私はすでに最初のステップで立ち往生しています...

粒子を初期化する方法と、これらの粒子が (コードに関して) 何であるかについて混乱しています。

アルゴリズム（それ自体）と実装に関するさまざまな情報を見つけましたが、必要な情報が見つかりませんでした...

誰か説明してくれませんか？

ありがとう。

アンドレア。

遺伝的アルゴリズム(GA) の構造を粒子群最適化(PSO)の構造と比較すると、次のことが言えます。

1. GA の人口 = PSO の群れ。

2. GA における染色体 (潜在的な解) = PSO における粒子 (潜在的な解)。

3. GA の染色体の遺伝子 = PSO の粒子の座標。

太陽光、風力、およびいくつかのエネルギー貯蔵に基づいて、オフグリッド地域のエネルギー バランスの単純なモデルを作成しました。私は PSO を使用して、1 年を通して電力損失が発生しないために必要な太陽光発電と風力発電の最小容量を見つけます。

容量が増えるとコストがかかるため、コストは最小限に抑えられます。電力損失があるソリューション候補は、ソリューションと見なされるべきではありません。電力損失なしの基準を実装する方法についてアドバイスをいただけますか?

私が今行ったのは、構成によって電力が失われた場合、その候補ソリューションに高いコストを割り当てることです。これは機能しているように見えますが、あなたが呼ぶものではなく、非常にエレガントです...

このコードは、MATLAB の PSO アルゴリズムの一部です。empty_particleと粒子の型は何ですか?

function1のBPSO があり、値をカウントする方法がわかりません。速度を更新する方法を知っています。そして、ベクトル x の値を知っています。x[i] = 0 または 1。ありがとう

function1 を最適化したい。単一粒子にはベクトルが含まれます: 速度[-Vmax,Vmax] および x[0 または 1]。まず、乱数でパーティクルを初期化します。次に、速度を更新します。次のステップ更新 x. 最後のステップは関数値をカウントすることであり、これが主な問題です。これを行うためにどの値を使用すればよいかわかりません。

50 要素で構成される配列Aがあり、粒子群最適化 (PSO) アルゴリズムを使用して、同じサイズ (50 要素) の別の配列Bを生成するとします。

Bの要素の値がAの要素の値に類似しているか、最も近い場合。次に例を示します。

PSO アルゴリズムによって生成された新しい配列 B。

この場合、PSO の各粒子 (候補解) も 50 の位置で構成され、次元数は 50 である必要があるということですか? か否か？

MATLAB で PSO を使用して、ユーザー マニュアルに従ってオプションを設定します。

マニュアルに記載されている他のオプションでも機能しますが：