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.请分析回答下列有关生物进化与多样性的问题.研究者对分布在喜马拉雅
(1)种群内部个体间形态和大小方面的差异是由基因不同决定的，体现了遗传多样性；生物多样性还包括物种多样性和生态系统多样性.（2）新物种形成一般经过长期地理隔离最终达到生殖隔离，因此⑥、⑦形成过程而言，种群X分布区域扩大的意义是有利于在⑥⑦原种群之间形成地理隔离，进而形成生殖隔离；⑥和⑦成为两个不同物种的标志是出现生殖隔离.A、可遗传变异为生物进化提供原材料，没有变异就没有进化，X能形成⑥⑦两个物种，因此一定发生了变异，A正确；B、生物进化的单位是种群，不是个体，B错误；C、⑥⑦的生存的生物和非生物资源不同，通过自然选择，基因库出现差异，进而形成不同的物种，C错误；D、自然选择的直接作用对象是性状，不是基因，D错误；E、不同海拔高度的选择是自然选择，有利于不同种群的基因频率朝不同方向演化，E正确.（4）10年前，种群的基因型是AA占36%,aa占16%,Aa是48%,A的基因频率是36%+48%÷2=60%,a的基因频率是a的基因频率是16%+48%÷2=40%,10年后该种群AA为49%,aa为9%,Aa=42%,A的基因频率是49%+42%=70%,a的基因频率是9%+42%÷2=30%，基因频率发生了改变，因此10年中生物发生了进化.故答案为：（1）遗传 物种 生态系统（2）有利于在⑥⑦原种群之间形成地理隔离，进而形成生殖隔离（3）生殖 A、E (4)发生进化 原因是基因频率发生变化。
3.本科毕业论文 几乎全部是摘抄别人发表过的期刊 但全部用自己的话重
怎么说，还是具体看你的导师的要求，同样的文章，我学姐过了我就要求修改。
附上文章一篇 目前，高校对于硕博士论文，需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。
抄袭过多，一经查出超过20%，后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。
尼玛辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。 PS：科研机构的检测标准不同，百分之20，百分之三十，百分之四十的都有。
但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。 论文抄袭检测算法： 1.论文的段落与格式 论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。
不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。
2.数据库 论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。
之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。
3.章节变换 很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。
4.标注参考文献 参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。
都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字，文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 5.字数匹配 论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。
论文抄袭修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词； 其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。
通过上述方法，能有效降低抄袭率。 下面举几个例子，大家可以参考下： 例句A： 本文以设备利用率最大化为目标函数，采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法，研究了HFS的构建问题。
本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究，显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。
修改A： 本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。
通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。 例句B： 由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。
子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。
修改B： 房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。
主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。
修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。 有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。
其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。
从经济角度考虑，知网的系统只有教育机构才能申请账号，而一般学生在淘宝上找检测一次也要200左右，来回修改和检测就上千了。哥强烈建议大家修改论文的时候，先再淘宝花几元钱进行抄袭数据检测，等修改的差不多了，还不放心的话用知网进行终检。
注意，下面才是重点！！！ 现在哥透露实战经验给各位抄哥抄姐！！！ 首先，认真阅读前面提到的修改方法 然后 在花几元钱进行抄袭数据检测，淘宝遍地都是 当数据结果发来，尼玛我狗眼已经瞎完了，有图有真像 尼玛相似比33% !!。