Уважаемые коллеги. Размещение авторского материала на страницах электронного справочника "Информио" является бесплатным. Для получения бесплатного свидетельства необходимо оформить заявку
Положение о размещении авторского материалаРазмещение информации
Исследование работы модифицированного алгоритма particle swarm optimization при решении задач глобальной оптимизации
Оскольский политехнический колледж
Поиск оптимальных решений занимает все более значимую роль при решении прикладных задач. Для поиска разработано множество поисковых методов, таких как методы нулевого порядка: Метод бисекций, Метод покоординатного спуска, Метод деформируемого многогранника Нелдера-Мида и т.д.; методы первого порядка: Метод наискорейшего спуска, Метод сопряженного градиента Флетчера-Ривса и т.д.; методы второго порядка: Метод Ньютона-Рафсона, Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэла и так далее. Так же, все большей популярностью пользуются стохастические алгоритмы, имеющие слабую доказательную базу, но, зачастую, показывающие хорошие результаты при решении прикладных задач.
Все больший научный и практический интерес вызывают эволюционные алгоритмы глобальной оптимизации, одним из них является алгоритм particle swarm optimization (PSO) [1]. Проведено множество исследований эффективности алгоритма PSO при решении задач глобальной оптимизации [2, 3] выделены преимущества и недостатки, обуславливающие необходимость модификации данного алгоритма.
В методе оптимизации PSO решениями являются частицы. Каждая частица характеризуется: координатами частицы в пространстве поиска, вектором скорости, памятью частицы о наилучшей, по значению целевой функции, позиции, найденной частицей за все время поиска, памятью частицы о наилучшей, по целевой функции, позиции, найденной группой в которую входит частица. Используя эти характеристики, частицы перемещаются, подчиняясь определенным законам, по поисковому пространству, осуществляя поиск точки глобального оптимума целевой функции.
Оригинал работы:
Назад к списку
