Prinsip pelaksanaan algoritma kawanan zarah dalam PHP

Prinsip Pelaksanaan Pengoptimuman Particle Swarm dalam PHP

Particle Swarm Optimization (PSO) ialah algoritma pengoptimuman yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah bukan linear yang kompleks. Ia mensimulasikan tingkah laku mencari makanan bagi sekawan burung untuk mencari penyelesaian yang optimum. Dalam PHP, kita boleh menggunakan algoritma PSO untuk menyelesaikan masalah dengan cepat Artikel ini akan memperkenalkan prinsip pelaksanaannya dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Prinsip asas algoritma kawanan zarah

Prinsip asas algoritma kawanan zarah adalah untuk mencari penyelesaian optimum melalui carian berulang. Terdapat sekumpulan zarah dalam algoritma, dan setiap zarah mewakili penyelesaian kepada masalah yang akan diselesaikan. Setiap zarah mempunyai kedudukan dan halajunya sendiri, diselaraskan berdasarkan optimum individu dan global. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1.1 Memulakan kumpulan zarah

Pertama, kita perlu memulakan kumpulan zarah dan menjana kedudukan awal dan halaju secara rawak. Julat kedudukan dan halaju boleh dilaraskan kepada masalah tertentu.

1.2 Kira fungsi kecergasan

Bagi setiap zarah, kita perlu mengira nilai fungsi kecergasan untuk menilai kualiti penyelesaiannya. Fungsi kecergasan harus ditakrifkan mengikut keperluan khusus masalah.

1.3 Kemas kini kelajuan dan kedudukan zarah

Setiap zarah dikemas kini berdasarkan kedudukan dan kelajuan semasa, dan penyelesaian optimum kumpulan. Untuk setiap kelajuan dan kedudukan zarah, ia boleh dikira dengan formula berikut:

Kelajuan baharu = berat inersia Kelajuan semasa + faktor pecutan 1 nombor rawak (penyelesaian optimum individu - kedudukan semasa) + faktor pecutan 2 nombor rawak* (Penyelesaian optimum global - kedudukan semasa)

Kedudukan baru = kedudukan semasa + kelajuan baru

Antaranya, berat inersia, faktor pecutan 1 dan faktor pecutan 2 adalah parameter yang mengawal tingkah laku algoritma dan boleh dilaraskan mengikut ciri-ciri masalah.

1.4 Kemas kini penyelesaian optimum

Untuk setiap individu dan keseluruhan kumpulan zarah, kita perlu mengemas kini penyelesaian optimum individu dan penyelesaian optimum global. Jika penyelesaian baharu lebih baik, kemas kini penyelesaian optimum yang sepadan.

1.5 Syarat penamatan

Apabila bilangan lelaran yang ditetapkan tercapai atau syarat berhenti tertentu dipenuhi, algoritma menghentikan lelaran dan mengembalikan penyelesaian optimum.

2. Pelaksanaan dalam PHP

Di bawah ini kami akan menunjukkan cara melaksanakan algoritma kawanan zarah dalam PHP melalui contoh mudah. . ;

echo "Penyelesaian optimum ialah: ".$bestPosition;

?>

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan kelas Zarah dan kelas PSO. Dalam kelas PSO, kami melaksanakan kaedah permulaan, kemas kini zarah dan fungsi kecergasan algoritma kawanan zarah. Akhirnya, algoritma boleh dijalankan dan penyelesaian optimum dikembalikan dengan memanggil kaedah run().

Ringkasan

Melalui pengenalan di atas, kami memahami prinsip dan kaedah pelaksanaan algoritma kawanan zarah dalam PHP. Pengoptimuman kawanan zarah ialah algoritma pengoptimuman yang digunakan secara meluas yang boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah yang kompleks. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh melaraskan dan mengoptimumkan mengikut masalah tertentu untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun PHP yang mempelajari dan menggunakan algoritma kawanan zarah.

Atas ialah kandungan terperinci Prinsip pelaksanaan algoritma kawanan zarah dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!