众文网1.我要写一篇关于粒子群最优化算法（PSO）的论文,还需要一个关于这
摘自：人工智能论坛 1。
引言 粒子群优化算法（PSO）是一种进化计算技术（evolutionary computation），有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。
系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉（crossover）以及变异（mutation）。
而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。
目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2。 背景： 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。
人工生命包括两方面的内容 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 我们现在关注的是第二部分的内容。 现在已经有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。
现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统。 更确切的是， 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。
也可称做"群智能"（swarm intelligence）。 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为 例如floys 和 boids， 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律， 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计。
在计算智能（computational intelligence）领域有两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）。
前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟。 已经成功运用在很多离散优化问题上。
粒子群优化算法（PSO） 也是起源对简单社会系统的模拟。 最初设想是模拟鸟群觅食的过程。
但后来发现PSO是一种很好的优化工具。 3。
算法介绍 如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。
在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。
但是他们知道当前的位置离食物还有多远。 那么找到食物的最优策略是什么呢。
最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。
PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。
所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness value），每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索 PSO 初始化为一群随机粒子（随机解）。
然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。
第一个就是粒子本身所找到的最优解。这个解叫做个体极值pBest。
另一个极值是整个种群目前找到的最优解。 这个极值是全局极值gBest。
另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 在找到这两个最优值时， 粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置 v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a) present[] = persent[] + v[] (b) v[] 是粒子的速度， persent[] 是当前粒子的位置。
pbest[] and gbest[] 如前定义 rand （) 是介于（0, 1）之间的随机数。 c1, c2 是学习因子。
通常 c1 = c2 = 2。 程序的伪代码如下 For each particle ____Initialize particle END Do ____For each particle ________Calculate fitness value ________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history ____________set current value as the new pBest ____End ____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest ____For each particle ________Calculate particle velocity according equation (a) ________Update particle position according equation (b) ____End While maximum iterations or minimum error criteria is not attained 在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax 4。
遗传算法和 PSO 的比较 大多数演化计算技术都是用同样的过程 1。 种群随机初始化 2。
对种群内的每一个个体计算适应值（fitness value）。适应值与最优解的距离直接有关 3。
种群根据适应值进行复制 4。 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2 从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。
两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解 但是，PSO 没有遗传操作如交叉（crossover）和变异（mutation）。
而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。
与遗传算法比较， PSO 的信息共享机制是很不同的。 在遗传算法中，染色体（chromosomes） 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。
在PSO中， 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动。 整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。
与遗传。
2.算法与程序设计论文2000字
数学上的算法已是头绪纷繁———加法，减法，乘法，除法，平方，开方，对数┉┉一连串的读下来，已经让人头痛，那人生呢？如果我再问你人生的算法是什么呢？
人生中种种悲欢离合，喜怒哀乐，复杂至极，但我始终认为，人生的算法应该是最基础最平实的加法，是我们每个人对于算法最初的映象，人生应该是一个加法算试。
做加法，需要我们向人生的算式中加入责任的数值，这是算式最基础的几个决定结果“份量”的大数字，你的人生会输出一个两位数，三位数还是四位数甚或以上的结果，决定于这个最“压秤”的数值。
5.12汶川大地震后，网上渐渐开始痛批“范跑跑”，这名“老师”在地震到来时抢先冲出教室不管学生安危的做法激起人们强烈的反感。而当他在网上颇有几分得意的宣扬那引人唾弃的“正常人都会这么做”理论时，在北川，一位悲恸的妇人正在丈夫灵堂上痛哭失“我听人说有个老师扑在四个学生身上……死了……我就想可能是你……”这两位老师，品行高下一望便知，他们人生的最后价值，取决于他们在算式中累加了多少责任，人民教师的职责的份量，使得一个人的生命重于泰山；而另一个，人生的结果只会约等于零。
做加法，还需要我们在算式中累加爱的数值。每一分每一秒的积累，在一个微笑，一次谅解，一个怀抱，一个亲吻里寻 它的影子，为自己也为他人叠加爱的份量，那么到最后，当人生算法即将穷尽时，就一定可以得出爱的真谛与生的喜悦。
哪位先哲说过“无论什么样的爱，无论多么微小和难以察觉，都是伟大的。”在生命中积蕴爱的温暖，对爱人，对亲人，对朋友，乃至对每一朵漂亮的花儿，每一片金黄的叶，每一次的晨曦与晚霞。人生的算式，会有很大的变化，会有更美丽的过程与更深刻的结果。
做加法，不是让人生加上压力，金钱，权势这些“虚数”，而是去发现和探索生活的美好，去恪守和尊重自己的职责，去不断用真正的“实数”完善，填充这个算式，那么到生命的尽头，就会获得一个很重的结果和一个很轻很轻的美丽心灵。
请尝试着，在人生中做加法吧！那一个个不起眼的小小加号里，有最深刻的内含和最朴素的美丽。
3.求算法相关的论文
史丰收计算法
演练实例一
速 算 法 演 练 实 例
Example of Rapid Calculation in Practice
○史丰收速算法易学易用，算法是从高位数算起，记着史教授总结了的26句口诀（这些口诀不需死背，而是合乎科学规律，相互连系），用来表示一位数乘多位数的进位规律，掌握了这些口诀和一些具体法则，就能快速进行加、减、乘、除、乘方、开方、分数、函数、对数…等运算。
□本文针对乘法举例说明
○速算法和传统乘法一样，均需逐位地处理乘数的每位数字，我们把被乘数中正在处理的那个数位称为「本位」，而从本位右侧第一位到最末位所表示的数称「后位数」。本位被乘以后，只取乘积的个位数，此即「本个」，而本位的后位数与乘数相乘后要进位的数就是「后进」。
○乘积的每位数是由「本个加后进」和的个位数即--
□本位积=（本个十后进）之和的个位数
○那么我们演算时要由左而右地逐位求本个与后进，然后相加再取其个位数。现在，就以右例具体说明演算时的思维活动。
（例题） 被乘数首位前补0，列出算式：
0847536*2=1695072
乘数为2的进位规律是「2满5进1」
0*2本个0，后位8，后进1，得1
8*2本个6，后位4，不进，得6
4*2本个8，后位7，满5进1,
8十1得9
7*2本个4，后位5，满5进1,
4十1得5
5*2本个0，后位3不进，得0
3*2本个6，后位6，满5进1,
6十1得7
6*2本个2，无后位，得2
在此我们只举最简单的例子供读者参考，至于乘3、4……至乘9也均有一定的进位规律，限于篇幅，在此未能一一罗列。
「史丰收速算法」即以这些进位规律为基础，逐步发展而成，只要运用熟练，举凡加减乘除四则多位数运算，均可达到快速准确的目的。
4.算法优化的意义
算法优化的意义：
一般来说，算法优化是进行网站建设或者是数据模型建设时，常用的一种优化模式。算法优化的目的和意义在于：提升网站的面向能力、图片的展现能力、以及提升读者的便利性。
优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、矩阵、乘数、单纯形法、梯度下降法等，而这些也是算法优化和另猫电商中比较常见的。而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟、禁忌搜索、粒子群算法等。