粒子群算法为什么具有全局搜索能力 粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。全局极值就是在所有粒子的个体极值中最大或是最小的那个值，与只对应的就是全局最优粒子的位置。对有约束的优化函数，一般是将约束条件加入到目标函数中，然后计算总体的值，以此来作为评价标准。粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm-EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
分析标准粒子群算法的不足及改进的方法
微粒群算法的改进方法 1 多目标优化相对传统多目标优化方法，PSO在求解多目标问题上具有很大优势。首先，PSO的高效搜索能力有利于得到多目标意义下的最优解；其次，PSO通过代表整个解集的种群按内在的并行方式同时搜索多个非劣解，因此容易搜索到多个Pareto 最优解；再则，PSO的通用性使其适合于处理所有类型的目标函数和约束；另外，PSO 很容易与传统方法相结合，进而提出解决特定问题的高效方法。就PSO 本身而言，为了更好地解决多目标优化问题，必须解决全局最优粒子和个体最优粒子的选择问题。对于全局最优粒子的选择，一方面要求算法具有较好的收敛速度，另一方面要求所得解在Pareto边界上具有一定的分散性。对于个体最优粒子的选择，则要求较小的计算复杂性，即仅通过较少的比较次数达到非劣解的更新。迄今，基于PSO的多目标优化主要有以下几种思路：(1)向量法和权重法。文献[20]利用固定权重法、适应性权重法和向量评价法，首次将PSO 用于解决MO问题。然而对于给定的优化问题，权重法通常很难获得一组合适的权重，而向量评价法往往无法给出MO问题的满意解。(2)基于Pareto的方法。文献[21]将Pareto排序机制和PSO相结合来处理多目标优化问题，通过Pareto排序法选择一组精英解，并采用轮盘赌方式从中选择。
现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的？ 现有的各种群智能优化算法（比如遗传算法，粒子群算法，萤火虫算法等）有什么区别吗，其实质是不是相同的…
无监督学习算法有哪些？ 分成几种类型，大家知道最多的是k mean了，聚类还有mixture Gaussian model就是软聚类，第二种是最有意思的，矩阵分解模型，包括非常多的变种，PCA，svd.EM，LDA等等，通常用来得到latent或embedding，或者用来推测缺失值，第三种是马尔科夫系列模型，第四种名字忘了，通过联合计数来得到事物之间的关系，比如啤酒与尿布的案例可以通过这种方式得到
最优化 粒子群法 运行结果。function[xm，fv]=zhidaoPSO(fitness，N，c1，c2，w，M，D)[xm，fv]=zhidaoPSO(@fitness，40，2，2，0.8，1000，2)求解无约束优化问题fitness 待优化目标函数N 粒子数目，cX 学习因子W 惯性权重M 最大迭代次数D 自由变量的个数xm 目标函数取最小值时的自由变量fv 目标函数的最小值Detailed explanation goes heretic；format long；step1.初始化种群的个体-x=zeros(N，D)；v=zeros(N，D)；for i=1：Nfor j=1：Dx(i，j)=100*rand-50；随机初始化位置v(i，j)=100*rand-50；随机初始化速度endendstep2.先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和PgPg为全局最优-p=zeros(N，1)；y=zeros(N，D)；for i=1：Np(i)=fitness(x(i，：))；y(i，：)=x(i，：)；endy=x；pg=x(N，：)；Pg为全局最优for i=1：(N-1)if fitness(x(i，：))(pg)pg=x(i，：)；endendstep3.进入主要循环，按照公式依次迭代-Pbest=zeros(M，1)；for t=1：Mfor i=1：Nv(i，：)=w*v(i，：)+c1*rand*(y(i，：)-x(i，：))+c2*rand*(pg-x(i，：))；for k=1：Dif v(i，k)>；10%10=vmaxv(i，k)=10；endendx(i，：)=x(i，：)+v(i，：)；for k=1：Dif x(i，k)>；50%50=xmaxx(i，k)=31；endendif fitness(x(i，：))(i)p(i)=fitness(x(i，：))；y(i，：)=x(i，：)；endif p(i)(pg。
粒子群算法 个体极值 全局极值怎么求 粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。全局极值就是在所有粒子的个体极值中最大或是最小的那个值，与只对应的就是全局最优粒子的位置。对有约束的优化函数，一般是将约束条件加入到目标函数中，然后计算总体的值，以此来作为评价标准。
请问有哪些最优化算法可以做全局优化？ 目前我只知道有模拟退火算法，不知道还有哪些算法，收敛速度如何，因为我需要解决的问题变量维度很多。
粒子群算法的引言 优化问题是工业设计中经常遇到的问题，许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，比较著名的有爬山法、遗传算法、神经网络算法等.一是要求寻找全局最优点，二是要求有较高的收敛速度.近年来，一些学者将PSO算法推广到约束优化问题，其关键在于如何处理好约束，即解的可行性。如果约束处理的不好，其优化的结果往往会出现不能够收敛和结果是空集的状况。基于PSO算法的约束优化工作主要分为两类：（1）罚函数法。罚函数的目的是将约束优化问题转化成无约束优化问题。（2）将粒子群的搜索范围都限制在条件约束簇内，即在可行解范围内寻优。根据文献介绍，Parsopoulos等采用罚函数法，利用非固定多段映射函数对约束优化问题进行转化，再利用PSO算法求解转化后问题，仿真结果显示PSO算法相对遗传算法更具有优越性，但其罚函数的设计过于复杂，不利于求解；Hu等采用可行解保留政策处理约束，即一方面更新存储中所有粒子时仅保留可行解，另一方面在初始化阶段所有粒子均从可行解空间取值，然而初始可行解空间对于许多问题是很难确定的；Ray等提出了具有多层信息共享策略的粒子群原理来处理约束，根据约束矩阵采用多层Pareto排序。
