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粒子群优化

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粒子群优化Particle Swarm Optimization, PSO),又称粒子群算法微粒群算法,是由 J. Kennedy 和 R. C. Eberhart 等[1]于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群符合 M. M. Millonas 在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(particle)”是一个折衷的选择,因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的,同时也需要描述它的速度和加速状态。

PSO 算法最初是为了图形化地模拟鸟群优美而不可预测的运动。而通过对动物社会行为的观察,发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势,并以此作为开发算法的基础[1]。通过加入近邻的速度匹配、并考虑了多维搜索和根据距离的加速,形成了 PSO 的最初版本。之后引入了惯性权重w来更好的控制开发(exploitation)和探索(exploration),形成了标准版本。为了提高粒群算法的性能和实用性,中山大学、(英国)格拉斯哥大学等又开发了自适应(Adaptive PSO)版本[2]和离散(discrete)版本[3]

PSO 算法属于一种万能启发式算法,能够在没有得知太多问题信息的情况下,有效的搜索具有庞大解空间的问题并找到候选解,但同时不保证其找到的最佳解为真实的最佳解。

算法原理

PSO 算法是基于群体的,根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域。然而它不对个体使用演化算子,而是将每个个体看作是 D 维搜索空间中的一个没有体积的微粒(点),在搜索空间中以一定的速度飞行,这个速度根据它本身的飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。第 i 个微粒表示为 Xi =(xi1, xi2, …, xiD) ,它经历过的最好位置(有最好的适应值)记为 Pi = (pi1, pi2, …, piD),也称为 pbest。在群体所有微粒经历过的最好位置的索引号用符号 g 表示,即 Pg,也称为 gbest 。微粒 i 的速度用 Vi = (vi1, vi2, …, viD) 表示。对每一代,它的第 d+1 维(1 ≤ d+1 ≤ D)根据如下方程进行变化:

       vid+1 = w∙vid+c1∙rand()∙(pid-xid)+c2∙Rand()∙(pgd-xid)        (1a)
       xid+1 = xid+vid+1				              (1b)


其中w为惯性权重(inertia weight),c1和c2为加速常数(acceleration constants),rand() 和 Rand() 为两个在[0,1]范围里变化的随机值。

此外,微粒的速度 Vi 被一个最大速度 Vmax 所限制。如果当前对微粒的加速导致它的在某维的速度 vid 超过该维的最大速度 vmax,d,则该维的速度被限制为该维最大速度 vmax,d

对公式(1a),第一部分为微粒先前行为的惯性,第二部分为“认知(cognition)”部分,表示微粒本身的思考;第三部分为“社会(social)”部分,表示微粒间的信息共享与相互合作。

“认知”部分可以由 Thorndike 的效应法则(law of effect)所解释,即一个得到加强的随机行为在将来更有可能出现。这里的行为即“认知”,并假设获得正确的知识是得到加强的,这样的一个模型假定微粒被激励着去减小误差。

“社会”部分可以由 Bandura 的替代强化(vicarious reinforcement)所解释。根据该理论的预期,当观察者观察到一个模型在加强某一行为时,将增加它实行该行为的几率。即微粒本身的认知将被其它微粒所模仿。

PSO 算法使用如下心理学假设:在寻求一致的认知过程中,个体往往记住自身的信念,并同时考虑同事们的信念。当其察觉同事的信念较好的时候,将进行适应性地调整。

标准 PSO 的算法流程如下:

  1. 初始化一群微粒(群体规模为 m ),包括随机的位置和速度;
  2. 评价每个微粒的适应度;
  3. 对每个微粒,将它的适应值和它经历过的最好位置 pbest 的作比较,如果较好,则将其作为当前的最好位置pbest;
  4. 对每个微粒,将它的适应值和全局所经历最好位置 gbest 的作比较,如果较好,则重新设置gbest的索引号;
  5. 根据方程(1)变化微粒的速度和位置;
  6. 如未达到结束条件(通常为足够好的适应值或达到一个预设最大代数 Gmax ),回到(2)。

算法参数

PSO 参数包括:群体规模 m ,惯性权重 w ,加速常数 c1 和 c2 ,最大速度 Vmax,最大代数 Gmax

Vmax 决定在当前位置与最好位置之间的区域的分辨率(或精度)。如果 Vmax 太高,微粒可能会飞过好解,如果 Vmax 太小,微粒不能进行足够的探索,导致陷入局部优值。该限制有三个目的:防止计算溢出;实现人工学习和态度转变;决定问题空间搜索的粒度。

惯性权重w使微粒保持运动的惯性,使其有扩展搜索空间的趋势,有能力探索新的区域。

加速常数 c1 和 c2 代表将每个微粒推向 pbest 和 gbest 位置的统计加速项的权重。低的值允许微粒在被拉回来之前可以在目标区域外徘徊,而高的值导致微粒突然的冲向或者越过目标区域。

如果没有后两部分,即 c1 = c2 = 0,微粒将一直以当前的速度飞行,直到到达边界。由于它只能搜索有限的区域,将很难找到好的解。

如果没有第一部分,即 w = 0,则速度只取决于微粒当前的位置和它们历史最好位置 pbest 和 gbest ,速度本身没有记忆性。假设一个微粒位于全局最好位置,它将保持静止。而其它微粒则飞向它本身最好位置 pbest 和全局最好位置 gbest 的加权中心。在这种条件下,微粒群将统计的收缩到当前的全局最好位置,更像一个局部算法。

在加上第一部分后,微粒有扩展搜索空间的趋势,即第一部分有全局搜索的能力。这也使得w的作用为针对不同的搜索问题,调整算法全局和局部搜索能力的平衡。

如果没有第二部分,即 c1 = 0,则微粒没有认知能力,也就是“只有社会(social-only)”的模型。在微粒的相互作用下,有能力到达新的搜索空间。它的收敛速度比标准版本更快,但是对复杂问题,比标准版本更容易陷入局部优值点。

如果没有第三部分,即 c2 = 0,则微粒之间没有社会信息共享,也就是“只有认知(cognition-only)”的模型。因为个体间没有交互,一个规模为m的群体等价于m个单个微粒的运行。因而得到解的几率非常小。

收敛性

收敛性的数学证明帮助了 PSO 的发展和应用[4],但此类分析具有很大的局限性[5]。为 PSO 加入正交学习后,算法的全局收敛、收敛精度及稳健可靠性都得到了提高[6]

外部链接

参考文献

  1. ^ 1.0 1.1 Kennedy, J.; Eberhart, R. Particle swarm optimization. Neural Networks, 1995. Proceedings., IEEE International Conference on (IEEE). 1995, 4: 1942–1948. ISBN 0-7803-2768-3. doi:10.1109/ICNN.1995.488968. 
  2. ^ Zhan, Z-H.; Zhang, J.; Li, Y; Chung, H.S-H. Adaptive Particle Swarm Optimization (PDF). IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 2009, 39 (6): 1362–1381 [2014-02-02]. doi:10.1109/TSMCB.2009.2015956. (原始内容存档 (PDF)于2017-05-17). 
  3. ^ Shen, Meie, Zhan, Zhi-Hui, Chen, Wei-Neng, Gong, Yue-Jiao, Zhang, Jun, and Li, Yun. Bi-velocity discrete particle swarm optimization and its application to multicast routing problem in communication networks (PDF). IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2014, (March): 1362–1381. doi:10.1109/TIE.2014.2314075. (原始内容 (PDF)存档于2014-10-08). 
  4. ^ Clerc, M.; Kennedy, J. The particle swarm - explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2002, 6 (1): 58–73. doi:10.1109/4235.985692. 
  5. ^ Pedersen, M.E.H.; Chipperfield, A.J. Simplifying particle swarm optimization (PDF). Applied Soft Computing. 2010, 10 (2): 618–628 [2014-02-02]. doi:10.1016/j.asoc.2009.08.029. (原始内容 (PDF)存档于2014-01-24). 
  6. ^ Zhan, Z-H.; Zhang, J.; Li, Y; Shi, Y-H. Orthogonal Learning Particle Swarm Optimization (PDF). IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2011, 15 (6): 832–847 [2014-02-02]. doi:10.1109/TEVC.2010.2052054. (原始内容存档 (PDF)于2020-08-06).