PSO (Particle Swam Optimization) 학습 및 적용

Question

저는 최근에 PSO의 기본 알고리즘을 구현했습니다.이 알고리즘은 2 개의 변수 (x, y)의 함수를 제공하면 범위 내에서 함수의 최소값을 반환합니다.

이제 문제는 - 기능을 알 수 없습니다. 내 PS에는 데이터 세트가 제공됩니다 (데이터 세트는 모바일 컴퓨팅과 같은 다양한 도메인에서 나올 수 있음). 예를 들어, 그것을 (x, y, f (x, y)) 형태의 튜플로 보자. [학습 단계에서 최적 값도 제공됩니다.] 약 1000 초의 샘플 데이터 후에 PS는 다른 데이터 세트로 테스트됩니다. PS는 최적의 값, 즉 given (x, y)가 f (x, y)를 반환한다고 가정해야합니다.

문제는 ANN과 매우 비슷하게 보입니다. 내 PS는 다각형을 생성하고 생성해야합니까?

Answer 1

귀하의 설명에 따르면, 귀하는 함수 근사를 위해 PSO를 사용하려고합니다. 그래서 많은 값의 라인을 포함하는 데이터 세트 x, y, z; PSO를 사용하여 z를 근사화하는 함수 f (x, y) (즉, | z - f (x, y) |가 작음)를 찾으려고합니다. 나는 당신이 용어의 일부를 잘못 생각할 수도 있다고 생각합니다. 특히, 나는 다각형으로 상상한다. 다항식을 의미한다. 네, 함수 근사를 위해 다항식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 처음에 간단하게 유지하려면 선형 다항식 f (x, y) = ax + by + c로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 PSO는 a, b 및 c 값을 생성하려고 시도합니다. 값의 각 입자에 대해 최소화하는 비용 함수는 데이터 집합의 각각에 대한 제곱 오차 (f (x, y) - z)^2의 합이됩니다.

결국, 당신은 또한