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                了解一下標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的歷史

                更新時(shí)間:2019-01-21      點(diǎn)擊次數(shù):1892
                   規(guī)范玻色子,俗稱標(biāo)準(zhǔn)粒子,是傳遞基本相互作用的媒介粒子屬于玻色子,它們?cè)诹W游锢韺W(xué)的標(biāo)準(zhǔn)模型內(nèi)都是基本粒子。

                  標(biāo)準(zhǔn)粒子包括:

                  膠子 - 強(qiáng)相互作用的媒介粒子,自旋為1,有8種 光子 - 電磁相互作用的媒介粒子,自旋為1,只有1種 W 及 玻色子 - 弱相互作用的媒介粒子,自旋為1,有3種 引力子 - 引力相互作用的媒介粒子,自旋為2,只有1種 標(biāo)準(zhǔn)模型預(yù)言的另外一種玻色子——希格斯粒子不屬于規(guī)范玻色子。

                  下面我們來(lái)了解一下標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的歷史是什么吧。

                  粒子群算法源于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理論于1994年正式提出,CAS中的成員稱為主體。比如研究鳥(niǎo)群系統(tǒng),每個(gè)鳥(niǎo)在這個(gè)系統(tǒng)中就稱為主體。主體有適應(yīng)性,它能夠與環(huán)境及其他的主體進(jìn)行交流,并且根據(jù)交流的過(guò)程“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗(yàn)”改變自身結(jié)構(gòu)與行為。整個(gè)系統(tǒng)的演變或進(jìn)化包括:新層次的產(chǎn)生(小鳥(niǎo)的出生);分化和多樣性的出現(xiàn)(鳥(niǎo)群中的鳥(niǎo)分成許多小的群);新的主題的出現(xiàn)(鳥(niǎo)尋找食物過(guò)程中,不斷發(fā)現(xiàn)新的食物)。

                  粒子群算法( Particle Swarm Optimization, PSO)早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出,它的基本概念源于對(duì)鳥(niǎo)群覓食行為的研究。設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景:一群鳥(niǎo)在隨機(jī)搜尋食物,在這個(gè)區(qū)域里只有一塊食物,所有的鳥(niǎo)都不知道食物在哪里,但是它們知道當(dāng)前的位置離食物還有多遠(yuǎn)。那么找到食物的優(yōu)策略是什么呢?簡(jiǎn)單有效的就是搜尋目前離食物近的鳥(niǎo)的周圍區(qū)域。

                  PSO算法就從這種生物種群行為特性中得到啟發(fā)并用于求解優(yōu)化問(wèn)題。在PSO中,每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的潛在解都以想象成d維搜索空間上的一個(gè)點(diǎn),我們稱之為“粒子”(Particle),所有的粒子都有一個(gè)被目標(biāo)函數(shù)決的適應(yīng)值(Fitness Value ),每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決他們飛翔的方向和距離,然后粒子們就追隨當(dāng)前的優(yōu)粒子在解空間中搜索。Reynolds對(duì)鳥(niǎo)群飛行的研究發(fā)現(xiàn)。鳥(niǎo)僅僅是追蹤它有限數(shù)量的鄰居但終的整體結(jié)果是整個(gè)鳥(niǎo)群好像在一個(gè)中心的控制之下.即復(fù)雜的局行為是由簡(jiǎn)單規(guī)則的相互作用引起的。

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