粒子群算法 粒子群算法简单介绍
粒子群优化算法是计算智能领域的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种。常见的群体智能优化算法主要包括以下几类:除了上述常见的群体智能算法外，还有一些应用并不广泛的群体智能算法，如萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、磷虾群体算法等。
多智能体博弈体现在算法上:1。蚁群优化(AntColonyOptimization，ACO)ACO算法的思想来源于蚂蚁觅食中的通信机制。蚂蚁在寻找食物的过程中，会分泌信息素，通过信息素的浓度来选择最佳路径。蚁群算法的改进包括最大最小系统(MMAS)和蚁群系统(ACS)。MMAS算法的主要特点是每次迭代后，只有最优秀的蚂蚁更新它所经过的最优路径的信息素，其他蚂蚁不参与更新。ACS增加了伪随机比例规则和离线信息素更新规则，只更新全局最优路径的信息素。
【嵌入式奶牛简介】目标检测在现实中应用广泛。我们需要检测数字图像中物体的位置和类别。它要求我们建立一个模型。模型的输入是一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习的浪潮到来之前，目标检测精度的进步非常缓慢，依靠传统的人工特征提高精度相当困难。卷积神经网络(CNN)Alex Net在ImageNet分类大赛中的强大表现，吸引了学者们将CNN迁移到其他任务上，包括目标检测任务。近年来，出现了许多目标检测算法。
粒子群优化算法(又称粒子群优化算法(PSO))模拟鸟类随机寻找食物的行为。在粒子群优化中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，称为“粒子”。所有粒子都有一个由优化函数确定的fitness值，每个粒子也有一个决定其“飞行”方向和距离的速度。
在每次迭代中，粒子通过跟踪两个极值进行自我更新:第一个是粒子自身找到的最优解，称为个体极值；第二种是目前整体种群找到的最优解，称为全局极值。也可以用整个种群的一部分代替整个种群作为粒子的邻居，这叫局部极值。假设在一个D维搜索空间中，有n个粒子组成一个社团，其中第I个粒子表示为一个D维向量；第I个粒子的速度表示为:每个个体找到的最优解和整个社群找到的最优解也要保留。
模拟退火算法是基于固体材料退火过程与组合优化问题的相似性。当材料被加热时，粒子之间的布朗运动增强。达到一定强度后，固态物质转化为液态。此时粒子的热运动减弱，逐渐趋于有序，最终达到稳定。模拟退火的解不再依赖于初始点作为局部搜索的最终结果。它引入了一个接受概率p，如果新点(设为pn)的目标函数f(pn)更好，p1表示选择新点；否则，接受概率p是当前点(设置为pc)的目标函数f (pc)、新点的目标函数f(pn)和另一个控制参数“温度”t的函数
如上所述，PSO模拟了鸟类的捕食行为。想象一个场景，一群鸟在随机寻找食物。这个地区只有一种食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但它们知道自己离食物有多远。那么寻找食物的最佳策略是什么呢？最简单有效的方法就是搜索目前离食物最近的鸟类周围的区域。粒子群算法从这个模型中得到启发，并用它来解决优化问题。在PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。
所有粒子都有一个由优化函数确定的适合度值，并且每个粒子都有一个决定其飞行方向和距离的速度。然后粒子跟随当前最优粒子在解空间中搜索。PSO初始化为一组随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己。第一种是粒子自身找到的最优解，称为个体极值pBest。
6、粒子群算法particles swarm optimization(PSO)是计算智能领域的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种。常见的群体智能优化算法主要包括以下几类:除了上述常见的群体智能算法外，还有一些应用并不广泛的群体智能算法，如萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、磷虾群体算法等，其中，粒子群算法(PSO)来源于对鸟类捕食行为的研究。当鸟类捕食时，寻找食物的最简单和有限的策略是在离食物最近的鸟类周围搜索。
