Простой 1-D роя частиц алгоритм оптимизации для шумной среды

Question

Я экспериментировал с оптимизацией роя частиц и пытаюсь определить наилучший подход к следующему простому сценарию:

• оптимизируя 1-мерную функцию (т.е. частицы движутся вдоль одной линии)
• функция должна быть оптимизирована могут быть выбраны в любой точке на линии
• «ценность» пробы для каждой позиции очень шумный
• основная функция оптимизации (за исключением шум) является qu Это просто (например, пирамида с одним глобальным максимумом или двумя горбами с разной высотой)

Какая бы лучшая конструкция ромба частиц решить эту проблему, т.е. эффективно найти оптимальное с минимальным количеством образцов?

Answer 1

Я не думаю, что метод роя частиц подходит для вашего случая ...

ПСО сохраняет максимальное значение найденных до сих пор, и его местоположение .. Так что, если наибольшее значение было вызвано только шума , он застрял там все по пути ..

вы должны изменить обычный PSO, чтобы рассмотреть средневзвешенные недавно найденные максимумы (не является конечным глобальным максимумом)

Я рекомендую вам смотреть на: Нечеткие частицы рога ptimization Но эта тема еще находится в стадии исследования, так что вы можете найти его трудно, чтобы добраться до него ...

Вы также можете перейти к имитацией отжига, что подходит ваш случай лучше ...

Answer 2

Попробуйте добавить диапазон к функции фитнеса и оценить статистические значения, такие как среднее значение, вариации и разницу между значением вашей частицы y и окружающим стандартным отклонением.