混沌翻译资料new

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1、粒子群优化算法JamesKennedy'andRussellEberhart华盛顿特区，20212kennedyjim@bls.gov普渡工程与技术学院印第安纳波利斯，IN46202-5160 eberhart@engr.iupui.edu摘要介绍了使用粒子群方法的非线性函数优化的概念。讨论几种范式的演变概述和范式的实现。描述了范式的基准测试和进行程序测试，对非线性功能优化和神经网络训练提出了建议。描述了粒子群和人工生命与遗传算法的关系。1引言本文介绍了连续非线性函数的优化方法。通过模拟一个简化社会模型发现了该方法，虽然该算法不突出象征的支持，因此是对虚拟社

2、会的讨论。本文在前面的前提下详细介绍了粒子群的优化概念，从社会仿真优化，简要回顾其发展的阶段。然后讨论了几个实现概念的范例。最后，对范式的实现作更详细的讨论，最终获得的执行结果成功证明了从应用和测试在其上的模式。粒子群优化算法起源于两个主要组成方法。可能更明显的是一般情况下它关系到人工生命（一周期）和鸟群，鱼群和特别的蜂拥理论。同时它也涉及到计算和具有关系到两个基因算法和进化规划。本文简要回顾了这些关系。作为开发者，作者的粒子群优化包括一个非常简单的概念，范式可以在电脑上通过几行代码来实现。它仅需要原始数学运算符，在计算上是物美价廉的两个内存的需求和速度。早

3、期的测试发现会有实施有效与数种问题。本文讨论了人工神经网络的权值训练应用的算法，遗传算法的功能测试表现良好证明了粒子群优化算法。本文讨论了谢弗的F6功能的性能，这些在戴维斯中所描述。2模拟社会行为一些科学家已经建立了有机体的运动在鸟群或鱼群各种解释计算机模拟。值得注意的是，雷诺[8]和赫普纳和Grenander[4]提出了对鸟群的模拟。雷诺兹是对鸟群飞行好奇，动物学家赫普纳有趣的发现启用了大批鸟类涌向同步，经常突然改变方向，分散开和重组等，这两个科学家已经在潜在规则这样的认识本地进程，如那些由细胞自动机模型，可能背后无法预测鸟类社会行为的表现动态。这两种型号

4、很大程度上依赖于操作的个体间的距离，也就是说，鸟类努力维持他们自己和他们的邻居之间的最佳距离认为是群集行为的同步性的函数。它似乎没有逻辑，充足的前沿的确实的假设，一些相同的规则概括了动物的社会行为，包括牛群，学校，羊群，和人类。社会生物学家E.0威尔逊[9]写在参考鱼群中，“至少在理论上，学校的各个成员可以从发现学校其他成员寻找食物过程中获得经验。这种优势可以成为决定性的，抵销的食物，只有资源不可预测的小部分分布有竞争的劣势。这表明conspeciates社会之间的信息共享提供了一个进化优势：这种假设是基本粒子群优化的发展。模拟人类的社会行为是发展模拟的动机

5、，这是不相同的鱼群或鸟群。更重要的区别是它的抽象性。鸟类和鱼类调整自己的身体运动，避免食肉动物，寻找食物和配偶，优化环境参数，如温度，人类等;调整不仅是身体运动，但认知或体验式变量为好。我们通常不走的一步，异口同声（尽管一些有趣的研究在人类一致表明，我们有能力了），相反，我们往往会调整我们的信念和态度，以符合那些CD社会同行。这是一个主要的区别在设计计算机模拟计算，至少一个明显原因：碰撞。两个人可以持有相同的态度和信念没有撞在一起，但是两只鸟不能占用空间相同的位置而不发生碰撞。这似乎是合理的，在讨论人类的社会行为，以改变THIE概念映射到运动的birdfis

6、h模拟。这是定性和定量变化的经典Aristotelim视图类型的运动是一致的。因此，除了通过三维物理空间移动，并避免碰撞，人类改变抽象的多维空间，自由。当然，物理空间影响信息的输入，但它可以说是心理体验一个微不足道的组成部分。人类学会避免从小身体冲撞，撞的n维空间的心理导航需要十年的实践,我们很多人似乎从来没有获得相当我们需要的所有技能！3前兆：粒子群优化算法的病因粒子群优化可能是KCST提出通过解释其概念的发展。如上所述，该算法开始作为一个模拟的简化的社会环境中。代理被认为是碰撞防鸟，和原来的意图是，以图形方式模拟鸟群的优美，但是有不可预知的编排。3.1近

7、邻速度匹配和”疯狂”一个令人满意的模拟是相当快写，这依赖于两个道具：最接近邻居速度匹配和“疯狂”。鸟的流行是随机对一个圆环像素网格的每一个位置，并与X和Y速度初始化。在每次迭代程序中的一个循环确定的，每个代理（一个更适当的词比鸟），这是其他代理是它的最近邻，然后分配了代理的X和Y速度在重点代理。本质上这简单DE创建运动的同步性。不幸的是，羊群赶紧结算全体一致的，不变的方向。因此，引入一个叫做疯狂随机变量。在每次迭代中的一些变化是加入到随机选择的X和Y速度。这介绍足够的变化到系统给模拟一个有趣的和“逼真”的出现，当然，虽然变化是完全人造的。3.2玉米田向量 赫

8、普纳的小鸟模拟有其引入的动态力成模拟的功能。他的鸽子