Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)"
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Neuer Artikel Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO) :
In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.
Wie Sie sich vielleicht erinnern, bezeichnet der schwarze Kreis das globale Optimum (max) der Funktion, während der schwarze Punkt die besten durchschnittlichen Koordinaten des Suchalgorithmus zum Zeitpunkt der aktuellen Iteration angibt. Lassen Sie mich erklären, woher die Durchschnittswerte kommen. Die Wärmekarte hat zweidimensionale Koordinaten, und die zu optimierende Funktion kann Hunderte von Variablen (Messungen) umfassen. Daher wird das Ergebnis nach Koordinaten gemittelt.
PSO auf die Skin Funktion.
PSO auf dem Forest Testfunktion.
PSO auf der Megacity Testfunktion.
Wie Sie in der Animation sehen können, haben die Tests gezeigt, dass PSO recht gut mit der glatten ersten Funktion zurechtkommt, allerdings nur bei der Optimierung von zwei Variablen. Mit zunehmender Dimension des Suchraums nimmt die Effizienz des Algorithmus stark ab. Dies ist vor allem bei der zweiten und dritten Funktion zu beobachten. Die Ergebnisse sind deutlich schlechter als bei dem im vorigen Artikel beschriebenen Zufallsalgorithmus. Wir werden auf die Ergebnisse zurückkommen und sie bei der Erstellung einer vergleichenden Ergebnistabelle im Detail diskutieren.
Autor: Andrey Dik