Алгоритм оптимизации роя частиц
В чем разница между gbest и lbest в оптимизации роя частиц, и почему она называется Lbest PSO?
1 ответ
Фон
Оптимизация роя частиц (PSO) - это стохастический, основанный на населении метод поиска. Есть множество людей или частиц, которые перемещаются через пространство поиска в поисках лучшего решения. Каждая позиция частицы представляет собой потенциальное решение, и качество / пригодность этого решения измеряется целевой функцией (оптимизируемой функцией).
Предполагая базовую модель PSO (с инерционным весом), движение частиц через пространство поиска регулируется тремя факторами: компонентом инерционного веса, когнитивным компонентом и социальным компонентом.
Компонент инерционного веса позволяет частице поддерживать некоторый импульс между итерациями. Когнитивный компонент позволяет движению частицы зависеть от ее памяти о хороших позициях, которые она нашла в более ранних итерациях. Социальный компонент заставит хорошие позиции, найденные другими членами роя, влиять на движение данной частицы.
Обмен знаниями - фактический ответ
Теперь вопрос заключается в том, каким образом знания о хороших позициях должны распространяться в рое. Множество частиц, с которыми может взаимодействовать данная частица, называется ее окрестностью.
Одна стратегия состоит в том, чтобы дать частицам полное знание; в этой стратегии все частицы знают, где находится самое лучшее место, которое когда-либо обнаруживал рой. Это называется подходом best global или gBest, потому что все частицы будут притягиваться к глобальной лучшей позиции. Таким образом, окрестность частицы будет целым роем.
Другая стратегия состоит в том, чтобы позволить частице общаться только с подмножеством других частиц. Таким образом, частица P будет притягиваться к лучшему положению, найденному частицами в его окрестности, но это не обязательно будет наилучшим положением, найденным на данный момент всем скоплением. Следовательно, этот подход называется локальным лучшим или лучшим подходом.
Топологии соседства
Путь в окрестности определяется как топология окрестности. Если обмен знаниями показан в виде графа (где узел представляет частицу, а ребро представляет обмен знаниями), подход gBest сформирует полностью связанный граф, который выглядит как звезда. Таким образом, GBest использует топологию звезды.
Существует ряд различных топологий, которые позволяют подход lBest. Одна топология - кольцо, в котором каждая частица связывается только с 2 другими частицами. Есть и другие, такие как фон Нейман, пирамида и т. Д.
Для получения дополнительной информации обратитесь к работе Кеннеди и Мендеса: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.114.7988&rep=rep1&type=pdf