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编辑嗨，我正在尝试实现粒子(或遗传)群优化。然而，我已经卡在第一步了……
我对如何初始化粒子以及这些粒子(就代码而言)是什么感到困惑。
我已经找到了有关算法(单独)和实现的各种信息，但没有找到我想要的信息...
有人能解释一下吗？
谢谢。
安德里亚。
最佳答案
如果您熟悉 Python，我使用 deap 学习了遗传算法和 pso .他们有一些优秀的教程和文档。
定义:PSO 通过拥有大量候选解决方案(此处称为粒子)并根据简单的数学公式在搜索空间中四处移动这些粒子来优化问题。粒子的移动由搜索空间中找到的最佳位置引导，这些位置会随着粒子找到更好的位置而更新。
什么是粒子？
粒子具有当前位置、速度和过去位置的记录。每个粒子都有自己的速度和位置更新规则。
优化搜索是如何工作的？
您针对给定的迭代次数运行算法。在每次迭代中更新每个粒子的速度和位置。然后希望您找到最佳解决方案或足够好的解决方案。
具体示例。
假设您的搜索目标是找到星星。在每次迭代中，我们都会找到最接近找到恒星的粒子。然后沿该方向移动所有其他粒子。
图片由 wirelesstech 提供
关于algorithm - 粒子/遗传群优化算法中的粒子(代码方面)是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35279323/
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