1、测的群体行为。现在我们讨论另种生物系统社会 系统。研究如何利用计算技术研究生物现象。 研究如何利用生物技术研究计算问题。 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。例如，人工神经网络是简化的大 脑模型。遗传算法是模拟基因进化过程的。原则，给出了关键参数设置，为算法的推广与改进提供了思路。 参数的影响 标准粒子群算法中主要的参数变量为惯性权值加速因子， ，本文重点对参数做数据统计实验。包括不变的情况下通过 ， 变化找出加速因子对算法的影响。还有保持，不变对分别取不同值分析 其对算法结果影响。任侃粒子群优化算法及其参数本文通过对算法的步骤的归纳 特点的分析，利用统计中的方差分析，通过抽样实验方法，论证了该算法中关键 参数因子惯性权值加速因子对算法整体性。

2、称其致，而 不是发生冲突。 算法原理 从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。中，每个优化问题的 潜在解都是搜索空间中的只鸟，称之为粒子。所有的粒子都有个由被优化的 函数决定的适值，每个粒子还有个速度决定它们飞翔的方向和距 离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 初始化为群随机粒子随机解，然后通过迭代找到最优解。在每次 迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己第个就是粒子本身所找到的最优 解，这个解称为个体极值另个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值 是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中部分作为粒子的邻居，那 么在所有邻居中的极值就是局部极值。 假设在个维的目标搜索空间中，有个粒子组成个群落，其中第个粒 子表示为个维的。

3、是采用实数编码，不需要像遗传算法样采用二进制编 码或者采用针对实数的遗传操作。例如对于问题求解，粒子可 以直接编码为，而适应度函数就是。 粒子具有“记忆”的特性，它们通过“自我”学习和向“他人” 学习，使其下代解有针对性的从“先辈”那里继承更多的信息，从而能在较短 的时间内找到最优解。 与遗传算法相比，粒子群优化算法的信息共享机制是很不同的在遗传算法 中，染色体互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动在 粒子群优化算法中，信息流动是单向的，即只有将信息给其他的粒子，这使 得整个搜索更新过程跟随当前解。 带惯性权重的粒子群算法 探索模拟鸟 群觅食的过程。但后来发现 粒子群优化。这些模拟系统利用局部信息从而 可能产生不可。

4、 人工生命研究结果的启发通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的 种基于群体智能的全局随机搜索算法，年国际神经网络学术会议发表 了题为模型和仿真算法主要对的模型进行了修正，以使粒 子飞向解空间并在最好解处降落。在他的书中描述了粒子群算法思想的 起源。自世纪年代以来，社会心理学的发展揭示我们都是鱼群或鸟群聚集 行为的遵循者。在人们的不断交互过程中，由于相互的影响和模仿，他们总会变 得更相似，结果就形成了规范和文明。人类的自然行为和鱼群及鸟群并不类似， 而人类在高维认知空间中的思维轨迹却与之非常类似。思维背后的社会现象远比 鱼群和鸟群聚集过程中的优美动作复杂的多首先，思维发生在信念空间，其维 数远远高于其次，当两种思想在认知空间会聚于同点时，我们。

5、本身的思考能力第部分可理解为粒子的“社会”行 为，表示粒子之间的信息共享与相互合作。公式表示了粒子在求解空间中， 由于相互影响导致的运动位置调整。整个求解过程中，惯性权重加速因子和 和最大速度共同维护粒子对全局和局部搜索能力的平衡。 输出结果 根据方程对粒子的位置进行进化 根据方程对粒子的速度进行进化 求出整个群体的全局最优值 求出每个粒子的个体最优 计算每个粒子的适应值 初始化每个粒子的速度和位置 是否满足结束条件 是 否 开始届信息与计算科学专业毕业设计 粒子群优化算法初期，其解群随进化代数表现了更强的随机性，正是由于 其产生了下代解群的较大的随机性，以及每代所有解的“信息”的共享性和各 个解的“自我素质”的提高。 的个优势。

6、能的影响效果，并提出了参数设置的 指导遗传算法是模拟基因进化过程的。生物现象的计算技巧。 研究如何利用生物技术研究计算问题。 现在已经有很多源于研究如何利是来研究具有些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两 方面的内容 对参数的理论分析 结论与展望 致谢 附录 对参数的理论分析 结论与展望 致谢 附录 届信息与计算科学专业毕业设计 引言 研究背景和课题意义 “人工生命”是来研究具有些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两 方面的内容 研究如何利用计算技术研究生物现象。 研究如何利用生物技术研究计算问题。 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。例如，人工神经网络是简化的大 脑模型。遗传算法是模拟基因进化过程的。现在我们讨。

7、量 ，。 第个粒子的“飞行”速度也是个维的向量，记为 ，，。 第个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为 ，，。 整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为 ，届信息与计算科学专业毕业设计 在找到这两个最优值时，粒子根据如下的公式和来更新自己的速度和位 置   其中和为学习因子，也称加速常数，和为， 范围内的均匀随机数。式右边由三部分组成，第部分为惯性或 动量部分，反映了粒子的运动习惯，代表粒子有维持自己 先前速度的趋势第二部分为认知部分，反映了粒子对自身历史经 验的记忆或回忆，代表粒子有向自身历史最佳位置逼近 的趋势第三部分为社会部分，反映了粒子间协同合作与知识共享。

8、济生物信息医学任务分配 等等。 电子资源 身处信息和网络时代的我们是幸运的，丰富的电子资源能让我们受益匪浅。 如果想较快地对有个比较全面的了解，借助网络空间的电子资源无疑是不二 之选。对些初学者而言，哪里能下载得到的源程序，是他们很关心的话题 即使对些资深的读者，为了验证自己提出的新算法或改进算法，如果能找到高 级别国际期刊或会议上最近提出的算法源程序，那也是事半功倍的美事。这里介 绍当今研究领域较有影响的个网址 博士的主页 该主页主要介绍博士带领的研究小组的研究成果。除了从中 可以得到他们近几年公开发表的相关文献和源代码，还可以下载些未公开发表 的文章。这些未公开发表的文章往往是博士的些设想，而且在不断 更新，如 等等，对研究人员很有。

9、群 体历史经验，代表粒子有向群体或邻域历史最佳位置逼近的趋势，根据经验， 通常。，。是粒子的速度，是常 数，由用户设定用来限制粒子的速度。和是介于，之间的随机数。 基本粒子群算法流程 算法的流程如下 初始化粒子群，包括群体规模，每个粒子的位置和速度 计算每个粒子的适应度值 对每个粒子，用它的适应度值和个体极值比较，如果 ，则用替换掉 对每个粒子，用它的适应度值和全局极值比较，如果 则用替 根据公式，更新粒子的速度和位置 如果满足结束条件误差足够好或到达最大循环次数退出，否则返回。任侃粒子群优化算法及其参数设置 图算法流程图 特点 式中第部分可理解为粒子先前的速度或惯性第部份可理解为粒子 的“认知”行为，表示粒子。

10、了该算法中关键 参数因子惯性权值加速因子对算法整体性能的影响效果，并提出了参数设置的 指导原则，给出了关键参数设置，为算法的推广与改进提供了思路。 参数的影响 标准粒子群算法中主要的参数变量为惯性权值加速因子， ，本文重点对参数做数据统计实验。包括不变的情况下通过 ， 变化找出加速因子对算法的影响。还有保持，不变对分别取不同值分析 其对算法结果影响。任侃粒子群优化算法及其参数设置 应用领域 近年来，快速发展，在众多领域得到了广泛应用。本文将应用研究分典型 理论问题研究和实际工业应用两大类。典型理论问题包括组合优化约束优化 多目标优化动态系统优化等。 实际工业应用有电力系统滤波器设计自动控制数据聚类模式识别与图 像处理化工机械通信机器人经。

11、发。 主要工作 论文内容介绍了基本粒子群算法，用实现标准粒子群算法算法，对两 个不同类型函数做具体分析，然后对其参数惯性权值加速因子 测试。分别对其利用单因子方差分析法，说明不同参数水平对算法速率性能的影 响。并且通过公式计算准确判断参数对算法影响。最后说明粒子群优化算法在实 际中的应用以及对未来展望，最后总结了算法的优缺点，附录里面附有测试程序 和测试函数。 届信息与计算科学专业毕业设计 基本粒子群算法 粒子群算法思想的起源 粒子群优化，算法是和受态餐饮园区约亩，园区建筑秉承环保生态回归自然为原则。可以辟出片供游人参与农作活动“可以辟出片科技内涵，增强园区新颖性，才能应不断变换内容，每物，在项目设置文字解说方面要由浅入深，直观易懂，形象生动。

12、另种生物系统社会 系统。也可称做“群智能”。这些模拟系统利用局部信息从而 可能产生不可预测的群体行为。 粒子群优化算法也是起源对简单社会系统的模拟。最初设想是模拟鸟 群觅食的过程。但后来发现是种很好的优化工具。 优化是科学研究工程技术和经济管理等领域的重要研究课题。粒子群优化 算法简称是由和通过对鸟群鱼群和人类社会些行为的 观察研究，于年提出的种新颖的进化算法。虽然算法发展迅速并取得了 可观的研究成果，但其理论基础仍相对薄弱，尤其是算法基本模型中的参数设置和 优化问题还缺乏成熟的理论论证和研究。鉴于的发展历史尚短，它在理论基础 与应用推广上都还存在些缺陷，有待解决。本文通过对算法的步骤的归纳 特点的分析，利用统计中的方差分析，通过抽样实验方法，论。

参考资料：

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