Einfacher 1-D Partikelschwarmoptimierungsalgorithmus für eine laute Umgebung

Question

Ich bin mit Partikelschwarmoptimierung experimentieren und ich versuche, den besten Ansatz für das folgende einfache Szenario zu bestimmen:

• Optimierung eine 1-dimensionale Funktion (d.h. Teilchen entlang einer einzigen Linie bewegen)
• Die Funktion optimiert werden kann an jedem beliebigen Punkt auf der Linie abgetastet werden
• Der für jede Position abgetastet „Wert“ ist sehr laut
• Die zugrunde liegende Funktion zu optimieren (ohne Rauschen) ist recht einfach (beispielsweise eine Pyramide mit einem einzigen globalen Maximum oder zwei Höckern mit unterschiedlichen Höhen)

Was ist das beste Partikelschwarm Design wäre dieses Problem zu lösen, das heißt zu entdecken effizient die optimale mit der minimalen Anzahl von Proben?

Answer 1

Ich glaube nicht, dass Particle Swarm Optimization für Ihren Fall geeignet ist ...

PSO speichert der Wert Maximum bisher gefunden und seine Lage .. Also, wenn der größte Wert wurde nur durch den verursacht Lärm , wird es steckt da alle auf dem Weg ..

Sie müssen die gewöhnlichen PSO ändern, um den gewichteten Durchschnitt der letzten Zeit gefunden haben Maxima (nicht das ultimative globale Maximum)

zu betrachten

Wir empfehlen Ihnen betrachten: Fuzzy Particle Swarm Optimization Aber das Thema ist nach wie vor in Forschungsphase, so kann man es schwer, es zu bekommen finden ...

Sie können auch gehen Simulierte Glühen , das passt Ihren Fall besser ...

Answer 2

Versuchen Sie, einen Bereich in der Fitness-Funktion Hinzufügen und statistische Werte wie Mittelwert, Variation zu bewerten und die Differenz zwischen dem Partikel y Wert und die umgebenden Standardabweichung.