免疫粒子群优化算法python

❶ 如何用粒子群优化（PSO）算法实现多目标优化

粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-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。

❷ 学习多目标优化需要掌握哪些python知识

多目标优化

目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-
objective Optimization Problem,
SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem,
MOP)。不同于单目标优化的解为有限解，多目标优化的解通常是一组均衡解。

多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两大类。
1. 传统优化算法包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上就是将多目标函数转化为单目标函数，通过采用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。
2. 智能优化算法包括进化算法（Evolutionary Algorithm, 简称EA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。

Pareto最优解：

若x*∈C*,且在C中不存在比x更优越的解x，则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解，又称为有效解。
一般来说，多目标优化问题并不存在一个最优解，所有可能的解都称为非劣解，也称为Pareto解。传统优化技术一般每次能得到Pareo解集中的一个，而
用智能算法来求解，可以得到更多的Pareto解，这些解构成了一个最优解集，称为Pareto最优解。它是由那些任一个目标函数值的提高都必须以牺牲其
他目标函数值为代价的解组成的集合,称为Pareto最优域，简称Pareto集。

Pareto有效(最优)解非劣解集是指由这样一些解组成的集合：与集合之外的任何解相比它们至少有一个目标函数比集合之外的解好。

求解多目标优化问题最有名的就是NSGA-II了，是多目标遗传算法，但其对解的选择过程可以用在其他优化算法上，例如粒子群，蜂群等等。这里简单介绍一下NSGA-II的选择算法。主要包含三个部分：
1. 快速非支配排序
要先讲一下支配的概念，对于解X1和X2，如果X1对应的所有目标函数都不比X2大（最小问题），且存在一个目标值比X2小，则X2被X1支配。
快速非支配排序是一个循环分级过程：首先找出群体中的非支配解集，记为第一非支配层，irank=1（irank是个体i的非支配值），将其从群体中除去，继续寻找群体中的非支配解集，然后irank=2。
2. 个体拥挤距离
为了使计算结果在目标空间比较均匀的分布，维持种群多样性，对每个个体计算拥挤距离，选择拥挤距离大的个体，拥挤距离的定义为：
L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)
L[i+1]m是第i+1个个体的第m目标函数值，fmaxm 和 fminm是集合中第m个目标函数的最大和最小值。
3. 精英策略选择
精英策略就是保留父代中的优良个体直接进入子代，防止获得的Pareto最优解丢失。将第t次产生的子代种群和父代种群合并，然后对合并后的新种群进行非支配排序，然后按照非支配顺序添加到规模为N的种群中作为新的父代。

❸ 粒子群优化算法优化pid控制参数程序

这个关键是建立评价指标，比如采用超调量、响应时间，或者ITAE等指标最大或者最小，这样就可以通过粒子群算法来不断修正PID参数，从而优化参数了。
一般来讲这样的优化只能离线，不能在线

❹ 多目标协同算法用什么软件

python还是python吧,
本身开源又有很多开源可用包,大势所趋,熟悉python还可以完成其他开发.Matlab闭源还有Licence问题,加上美丽国的德性,说不定哪天就不能用了,那matlab技能就被彻底封印了.
(4)免疫粒子群优化算法python扩展阅读：
主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

❺ Metropolis法和Metropolis-Hastings法有什么区别吗各自的优点是什么呢感谢大神

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19664

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。

• 蒙特卡洛

• 马尔可夫链

• Metropolis-Hastings算法

问题

如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。



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❻ 粒子群优化算法的PSO

这个属于多目标优化问题，你可以把参考价格、外观样式、网络类型、屏幕参数和摄像头像素等分别给予不同的权重值，作为一个目标函数，目标函数值就是综合评价得分，然后用微粒群算法求解。

❼ 求基于粒子群优化K均值算法matlab代码

%
%Ajusticeparameterw=wmax-t*(wmax-wmin)/M
clc;
clearall;
formatlong;
tic
%------初始化------------求最小值
%数据，已经归一化
sam=[1.00001.00000.74760.62670.16960.07100.25320.8110
0.31880.36560.87070.77040.55590.51530.92130.7017
0.55480.74231.00000.59101.00001.00000.89761.0000
0.78000.71810.68751.00000.21150.02140.15730.8938
0.26800.32380.90360.82100.58740.38400.70370.5142
0.69280.66300.73680.87870.18180.07860.22950.3820
0.42560.49780.84290.91610.71330.31301.00000.7809];
N=50;%粒子数
c1=1.2;%学习因子1
c2=1.2;%学习因子2
wmax=0.9;%最大加权系数
wmin=0.4;%最小加权系数
M=200;%最大迭代数
K=4;%类别数，根据需要修改
[SD]=size(sam);%样本数和特征维数
v=rand(N,K*D);%初始速度

%初始化分类矩阵
fori=1:N
clmat(i,:)=randperm(S);%随机取整数50*7
clmat(i,clmat(i,:)>K)=ceil(rand(1,sum(clmat(i,:)>K))*K);
end
%clmat(clmat>K)=fix(rand*K+1);%取整函数:fix(x),floor(x):,ceil(x),round(x)
fitt=inf*ones(1,N);%初始化个体最优适应度
fg=inf;%初始化群体最优适应度
fljg=clmat(1,:);%当前最优分类
x=zeros(N,K*D);%初始化粒子群位置
y=x;%初始化个体最优解
pg=x(1,:);%初始化群体最优解
cen=zeros(K,D);%类别中心定维
fitt2=fitt;%粒子适应度定维

%%
%------循环优化开始------------
fort=1:M
fori=1:N
ww=zeros(S,K);
forii=1:S
ww(ii,clmat(i,ii))=1;%加权矩阵，元素非0即1
end
ccc=[];tmp=0;
forj=1:K
sumcs=sum(ww(:,j)*ones(1,D).*sam);
countcs=sum(ww(:,j));
ifcountcs==0
cen(j,:)=zeros(1,D);
else
cen(j,:)=sumcs/countcs;%求类别中心
end
ccc=[ccc,cen(j,:)];%串联聚类中心
aa=find(ww(:,j)==1);
iflength(aa)~=0
fork=1:length(aa)
tmp=tmp+(sum((sam(aa(k),:)-cen(j,:)).^2));
end
end
end
x(i,:)=ccc;
fitt2(i)=tmp;%Fitnessvalue
end
%更新群体和个体最优解
fori=1:N
iffitt2(i)<fitt(i)
fitt(i)=fitt2(i);
y(i,:)=x(i,:);%个体最优
iffitt2(i)<fg
pg=x(i,:);%群体最优
fg=fitt2(i);%群体最优适应度
fljg=clmat(i,:);%当前最优聚类
end
end
end
bfit(t)=fg;%最优适应度记录
w=wmax-t*(wmax-wmin)/M;%更新权重,线性递减权重法的粒子群算法
fori=1:N
%更新粒子速度和位置
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand(1,K*D).*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand(1,K*D).*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
fork=1:K
cen(k,:)=x((k-1)*D+1:k*D);%拆分粒子位置，获得K个中心
end
%重新归类
forj=1:S
tmp1=zeros(1,K);
fork=1:K
tmp1(k)=sum((sam(j,:)-cen(k,:)).^2);%每个样本关于各类的距离
end
[tmp2clmat(i,j)]=min(tmp1);%最近距离归类
end
end
end
%------循环结束------------
%%
t%迭代次数
fljg%最优聚类输出
fg%最优适应度输出
figure(1)
plot(bfit);%绘制最优适应度轨迹
%figure(2)
%plot(x(1,:))
cen%聚类中心
toc

❽ python有没有粒子群算法包

scikit-opt调研过很多粒子群算法包，这个是比较好用的了

定义你的目标函数

defdemo_func(x):
x1,x2,x3=x
returnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2

调用算法进行优化求解

pso=PSO(func=demo_func,dim=3)
fitness=pso.fit()

❾ 哪位大神指点一下粒子群优化算法（PSO）的输入和输入分别是什么

PSO的接口楼上已经说了，我跟你说下关于你的图像聚类的问题怎么选适应度函数，聚类的目的一般是选出C个质心，采用近邻原则通过C个质心对样本点进行聚类。
所以关于你的问题，首先要确定你想聚类成几类，假设为C类
初始化每个粒子的位置向量为C个质心的位置（假设你的样本维数D，初始化每一个粒子为一个C*D的向量）
适应度函数：计算每个样本点到C个质心的位置，选择最短的距离，假设d，计算所有样本的距离d相加，这就是适应度函数

❿ 粒子群优化算法（PSO)的matlab运行程序~~谢谢大家啦！

%不知道你具体的问题是什么，下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题，如果是一些大型的问题，需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化，希望对你有帮助
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
%下面是主程序
%% 清空环境
clc
clear

%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;

maxgen=200; % 进化次数
sizepop=20; %种群规模

Vmax=1;%速度限制
Vmin=-1;
popmax=5;%种群限制
popmin=-5;

%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始种群
V(i,:)=rands(1,2); %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值

%% 迭代寻优
for i=1:maxgen

for j=1:sizepop

%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;

%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%自适应变异（避免粒子群算法陷入局部最优）
if rand>0.8
k=ceil(2*rand);%ceil朝正无穷大方向取整
pop(j,k)=rand;
end

%适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));

%个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end

%群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end

end
yy(i)=fitnesszbest;

end

%% 结果分析
plot(yy)
title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');