張曉寒楊凌霄唐鵬程——粒子群算法-在線瀏覽
2024-12-06 17:54本頁面
【正文】 值對(duì)應(yīng)的位置作為全局最優(yōu)值的位置。 ?。 ? 。 ? ，將當(dāng)前全局最優(yōu)值的位置作為粒子群的全局最優(yōu)值所在位置。 ? 粒子的局部最優(yōu)值和其對(duì)應(yīng)的位置。 ?clear all。 ?tic。 %允許誤差 ?MaxNum=100。 %目標(biāo)函數(shù)的自變量個(gè)數(shù) ?particlesize=30。 %每個(gè)粒子的個(gè)體學(xué)習(xí)因子，也稱為加速常數(shù) ?c2=2。 %慣性因子 求解 maxf(x)= ? vmax=。 %粒子所在的位置 ? v=2*rand(particlesize,narvs)。1/(1+(*(1x+2*x.^2).*exp(x.^2/2)))39。x39。 %inline定義的適應(yīng)度函數(shù)會(huì)使程序運(yùn)行速度大大降低 ? for i=1:particlesize ? for j=1:narvs ? f(i)=fitness(x(i,j))。 %將初始適應(yīng)值作為當(dāng)前全局最優(yōu)值 ? personalbest_faval=f。 %將最佳初始適應(yīng)值對(duì)應(yīng)的位置作為全局最優(yōu)值所在的位置 ? globalbest_x=personalbest_x(i,:)。 ? while k = MaxNum ? for i=1:particlesize ? for j=1:narvs ? f(i)=fitness(x(i,j)) ? end ? if f(i)personalbest_faval(i) %判斷當(dāng)前位置是否是歷史上最佳位置 ? personalbest_faval(i)=f(i)。 ? end ? end ? %反復(fù)迭代，計(jì)算出局部最優(yōu)值及其對(duì)應(yīng)的位置 ? [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval)。 ? for i=1:particlesize %更新粒子群里每個(gè)個(gè)體的最新位置 ? v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)x(i,:))... ? +c2*rand*(globalbest_xx(i,:))。 ? v(i,j)=vmax。 ? v(i,j)=vmax。 %更新粒子當(dāng)前所在的位置 ? end ? if abs(globalbest_faval)E0,break, end ? k=k+1。 ? Value1=num2str(Value1)。the maximum value39。=39。 ? Value2=globalbest_x。 disp(strcat(39。,39。,Value2))。 ? y=*(1x+2*x.^2).*exp(x.^2/2)。m39。linewidth39。 ? hold on。kp39。linewidth39。 ? legend(’ 目標(biāo)函數(shù) ’,’ 搜索到的最大值 ’)。x39。 ? ylabel(39。)。 ? toc。本案例實(shí)現(xiàn)利用 PSO算法和 BP算法共同訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，先將網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 PSO算法訓(xùn)練，然后 BP算法進(jìn)行小范圍精細(xì)搜索， PSO算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是將 輸出誤差函數(shù) 即 能量函數(shù) 看成 目標(biāo)函數(shù) ，PSO對(duì)能量函數(shù)進(jìn)行全局尋找最小值。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值其意義是兩個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度。 ?BP算法的核心是數(shù)學(xué)中的“負(fù)梯度下降”理論，即 BP網(wǎng)絡(luò)的誤差調(diào)整方向總之沿著誤差下降最快的方向進(jìn)行。 ?（ 3） PSO算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢以后， BP算法接力訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ?（ 5）網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)可能會(huì)發(fā)生震蕩，程序中設(shè)計(jì)了類似相機(jī)的功能即時(shí)拍下震蕩圖片，并在圖片上顯顯示何時(shí)震蕩。 ?（ 7）為了使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程可視化，采用誤差動(dòng)畫跟蹤顯示技術(shù)。因?yàn)?PSO算法是根據(jù)個(gè)體學(xué)習(xí)和社會(huì)信息共享原則的引導(dǎo)下完成尋優(yōu)過程的， BP算法是按照確定的負(fù)梯度下降軌道完成尋優(yōu)過程，兩個(gè)過程
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1