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基于层次学习的粒子群算法(LLSO)

admin SEO培训 2020年02月07日

  将种群按适应度值进行排序,排序后将粒子分层,层数的大小从层数池中选择。层数池为集合S:

  为了提高粒子的收敛速度,使用轮盘赌的方法在集合S中动态选择层数。定义集合:

  存放的是集合S中各层数被选择的概率。使用轮盘赌的方法,通过生成[0,1]的随机数,落在特定的概率区间,就选择一个特定的层数。

  每更新一代将重新排序,再次随机选择层数,最大评估粒子数MAX_fes作为结束条件。

  公式中v(d,(i,j))代表当前在i层的第j个粒子在维度d的速度,参数ф=0.4,是(i-1)层中的随机两层,且规定rl1rl2(如果i=2,则直接在第一层中选择),k1是[1,ls]的随机数,指在第rl1层中第k1粒子,同样的,k2是[1,ls]的随机数,指在第rl2层中第k2粒子(如果i=2,则规定k1k2)。

  这是粒子在二维平面的运动变化收敛图,可以明显的看出粒子的收敛速度非常快。

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