群智能尋優(yōu)算法的一般流程和框架是怎樣的？

群智能尋優(yōu)算法是指一類引入“種群”概念和仿生機(jī)制的用于尋找函數(shù)最優(yōu)值的算法。最常見的如遺傳算法，引入了生物染色體的交叉變異機(jī)制；粒子群算法，引入了鳥群飛行的速度和位置的相關(guān)機(jī)制。后續(xù)又出現(xiàn)了很多模仿蜜蜂、狼群、獅群的算法，但是不管是哪種群智能尋優(yōu)算法，其計算的框架都是一樣的，下面我們就來看一下該類算法的一般步驟：



1：設(shè)定參數(shù)

2：初始化生成種群并計算目標(biāo)

3：根據(jù)初始化種群的目標(biāo)得出最優(yōu)的個體和最優(yōu)的目標(biāo)

4：開始執(zhí)行算法的迭代計算

5：執(zhí)行該算法的仿生機(jī)制公式（種群中各個個體的值根據(jù)該公式變化）

6：對變化后的個體重新計算目標(biāo)并和最優(yōu)的個體目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)，判斷是否更新最優(yōu)的個體和目標(biāo)

7：進(jìn)入下一次迭代，如果迭代結(jié)束則導(dǎo)出結(jié)果



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對于不同的算法而言，只有仿生機(jī)制公式不一樣，有的算法的公式可能就很簡單，有的算法的公式就會復(fù)雜很多，其他部分的框架幾乎如出一轍，所以大家把這個框架理解透徹之后再學(xué)習(xí)新的智能尋優(yōu)算法就很簡單了.........







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