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我正在尝试粒子群优化，并试图确定以下简单场景的最佳方法：

  • 优化一维函数（即粒子沿单线移动）
  • 可以在线上任意点对要优化的函数进行采样
  • 每个位置采样的“值”非常嘈杂
  • 优化的底层函数（不包括噪声）非常简单（例如，具有单个全局最大值的金字塔，或具有不同高度的两个驼峰）

解决这个问题的最佳粒子群设计是什么，即用最少的样本有效地发现最优值？

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我认为粒子群优化不适合您的情况...

PSO 存储到目前为止找到的最大值及其位置。因此，如果该最大值仅由噪声引起，它将一直卡在那里。

您必须修改普通 PSO 以考虑最近发现的最大值的加权平均值（而不是最终的全局最大值）

我建议你看：模糊粒子群优化 但该主题仍处于研究阶段，所以你可能会发现很难找到它......

你也可以去模拟退火，这更适合你的情况......

于 2011-01-04T14:25:30.813 回答
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尝试向适应度函数添加一个范围并评估统计值，例如平均值、变异以及粒子y值与周围标准差之间的差异。

于 2011-01-27T13:48:19.827 回答