自适应粒子群优化算法

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。