956 全局优化算法在天线阵综合 中的应用
全局优化算法在天线阵综合 中的应用
粒子群算法 1956 粒子群算法(PS0)介绍 Ref.Daniel W.Boeringer and Douglas H.Werner,"Particle Swarm Optimization Versus Genetic Algorithms for Phased Array Synthesis",IEEE TRANSACTIONS ON ANTENNAS AND PROPAGATION,VOL.52,NO.3,MARCH 2004
粒子群算法 粒子群算法（PSO）介绍 Ref. Daniel W. Boeringer and Douglas H. Werner, “Particle Swarm Optimization Versus Genetic Algorithms for Phased Array Synthesis”, IEEE TRANSACTIONS ON ANTENNAS AND PROPAGATION, VOL. 52, NO. 3, MARCH 2004
粒子群算法 1956 产生背景 粒子群算法(Particle Swarm Optimization)由Kennedy和 Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群（鱼群） 的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处 降落，从而得到了粒子群优化算法。 设想这样一个场景：一群鸟在随机的搜索食物。在这个区域 里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪。但是它们知 道自己当前的位置距离食物还有多远。 那么找到食物的最优策略是什么？ 最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域
粒子群算法（ Particle Swarm Optimization ）由Kennedy和 Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群) 的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处 降落，从而得到了粒子群优化算法。 粒子群算法 设想这样一个场景：一群鸟在随机的搜索食物。在这个区域 里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪。但是它们知 道自己当前的位置距离食物还有多远。 最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 那么找到食物的最优策略是什么？ 产生背景
粒子群算法 1988 数学模型 假设在一个D维搜索空间中，有m个粒子组成一粒子群； 其中第i个粒子的空间位置为X:=(x1x2,x3,…,xD),i=1,2,…,m 它是优化问题的一个潜在解； ■ 将它带入优化目标函数可以计算出其相应的适应值；根 据适应值可衡量的优劣； 第个粒子所经历的最好位置称为其个体历史最好位置， 记为obest,.相应的适应值为个体最好适应值Fi; ■ 同时，每个粒子还具有各的飞行速 度V=(v1,v2,V3,…,VD),i=1,2,…m。 所有粒子经历过的位置中的最好位置称为全局历史最好 位置，记为gbest
假设在一个D维搜索空间中，有m个粒子组成一粒子群； 其中第i 个粒子的空间位置为 它是优化问题的一个潜在解； 将它带入优化目标函数可以计算出其相应的适应值；根 据适应值可衡量的优劣； 第i个粒子所经历的最好位置称为其个体历史最好位置， 记为pbest，相应的适应值为个体最好适应值 Fi ； 同时，每个粒子还具有各的飞行速 度 。 所有粒子经历过的位置中的最好位置称为全局历史最好 位置，记为gbest。 粒子群算法 数学模型 𝑋𝑖 = (𝑥𝑖1, 𝑥𝑖2, 𝑥𝑖3, ⋯ , 𝑥𝑖𝐷), 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑚 𝑉𝑖 = (𝑣𝑖1, 𝑣𝑖2, 𝑣𝑖3, ⋯ , 𝑣𝑖𝐷), 𝑖 = 1,2, ⋯ 𝑚
粒子群算法 1956 算法简介 每个寻优的问题解都被想像成一只鸟，称为“粒子”。所有 粒子都在一个D维空间进行搜索。 所有的粒子都由一个fitness-function确定适应值以判断目前 的位置好坏。 ■每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到的最佳位置。 每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方向。这个速 度根据它本身的飞行经验以及同伴的飞行经验进行动态调整
每个寻优的问题解都被想像成一只鸟，称为“粒子”。所有 粒子都在一个D维空间进行搜索。 所有的粒子都由一个fitness-function确定适应值以判断目前 的位置好坏。 每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到的最佳位置。 每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方向。这个速 度根据它本身的飞行经验以及同伴的飞行经验进行动态调整。 粒子群算法 算法简介