PG电子,pg娱乐,PG电子试玩平台,PG电子技巧,PG电子下载对鱼群行为的研究： 生物社会学家E.O.Wilson对鱼群进行了研究。提 出：“至少在理论上，鱼群的个体成员能够受益 于群体中其他个体在寻找食物的过程中的发现和 以前的经验，这种受益超过了个体之间的竞争所 带来的利益消耗，不管任何时候食物资源不可预 知的分散。”这说明，同种生物之间信息的社会 共享能够带来好处。这是PSO的基础。

　　从社会学的角度来看，公式(1)的第一部分称 为记忆项，表示上次速度大小和方向的影响；公式 第二部分称为自身认知项，是从当前点指向粒子自 身最好点的一个矢量，表示粒子的动作来源于自己 经验的分；公式的第三部分称为群体认知项，是一 个从当前点指向种群最好点的矢量，反映了粒子间 的协同合作和知识共享。 粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验 来决定下一步的运动。

　　现在讨论另一种生物系统---社会系统： 由简单个体组成的群落和环境及个体之间的 相互行为。也可称为 群智能(swarm intelligence) 这些模拟系统利用局部信息从而可以产生 不可预测的群行为。 目前计算智能领域有２种基于群智能的算 法:蚁群算法 (ant colony optimization)和粒子 群算法(particle swarm optimization ) 。

　　设想这样一个场景：一群鸟在随机的搜索食物。 在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道 食物在那。但是它们知道自己当前的位置距离食 物还有多远。

　　那么找到食物的最优策略是什么？ 最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的 周围区域。

　　抽象： 鸟被抽象为没有质量和体积的微粒(点)，并延 伸到N维空间，粒子I 在N维空间的位置表示为矢量 Xi＝(x1，x2，…，xn)，飞行速度表示为矢量Vi＝ (v1，v2，…，vn),每个粒子都有一个由目标函数决 定的适应值(fitness value)； 并且知道自己到目前为止发现的最好位置 (pbest) ；除此之外，每个粒子还知道到目前为止 整个群体中所有粒子发现的最好位置(gbest) (gbest是pbest中的最好值)。 粒子怎么样到达下一步的运动？

　　我们经常能够看到成群的鸟、鱼或者 浮游生物。这些生物的聚集行为有利于它 们觅食和逃避捕食者。它们的群落动辄以 十、百、千甚至万计，并且经常不存在一 个统一的指挥者。

　　对鸟群行为的模拟： Reynolds、Heppner和Grenader提出鸟群行为的 模拟。他们发现，鸟群在行进中会突然同步的改 变方向，散开或者聚集等。那么一定有某种潜在 的能力或规则保证了这些同步的行为。这些科学 家都认为上述行为是基于不可预知的鸟类社会行 为中的群体动态学。 在这些早期的模型中仅仅依赖个体间距的操作， 也就是说，这中同步是鸟群中个体之间努力保持 最优的距离的结果。

　　人工生命：研究具有某些生命基本特征的人工 系统。包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象； 2、 研究如何利用生物技术研究计算问题。

　　我们关注的是第二点。 如何利用生物技术研究计算问题是人工 生命研究的重要方向，现已有了很多源于生 物现象的计算技巧， 例如人工神经网络是简 化的大脑模型，遗传算法是模拟基因进化过 程的。

　　Vi 是粒子的速度； pbest和gbest如前定义； rand()是介于（0、1）之间的随机数； Xi 是粒子的当前位置； c1和c2是学习因子，通常取c1＝ c2＝2； 在每一维，粒子都有一个最大限制速度 Vmax，如果某一维的速度超过设定的值， 那么这一维的速度就被限定为Vmax 。 （ Vmax 0）