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PSO的MapReduce版

时间:2020-07-08 19:30:59      阅读:65      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:arp   otto   ott   维度   介绍   isp   全局   apr   order   

基于上一次运行成功查看输出文件没有结果的经历,这一次仔细理解了pso的MapReduce代码,发现自己之前的输入数据并不符合代码要求的格式,于是加以修改了。

根据此代码,输入数据应该是如下字段:

粒子编号、位置向量1、粒子速度1、个人最优位置1、全局最优位置1、位置向量2、粒子速度2、个人最优位置2、全局最优位置2、个人最优值、全局最优值

 注意:这里由于代码中维度设为2,,所以位置向量、粒子速度、个人最优位置、全局最优位置都不是单纯的标量,而是要用二维形式表示,如位置向量position要用(x1,x2)来表示。

  因此,上面的如“位置向量1”后面的1仅仅代表位置向量的第1维度值而已。

  不难理解,若种群所处空间维度为n,位置向量position就得用(x1,x2,...,xn)来表示,其他三者也是一样的。

 个人最优值和全局最优值是根据适应度函数计算得出,设为标量。

另外,我了解到,种群维度的选择其实是与目标适应度函数的维度相关联的。代码中用到的是Ackley 函数,有关介绍可参考这里https://wenku.baidu.com/view/9e0e6838650e52ea55189870.html

 

技术图片

 

 这个函数的维度就是二维,因而代码中种群所处空间维度设为2。

 

 

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PSO的MapReduce版

标签:arp   otto   ott   维度   介绍   isp   全局   apr   order   

原文地址:https://www.cnblogs.com/y-c-m520/p/13268618.html

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