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现代电子技术Modern Electronics Technique2023年6月1日第46卷第11期Jun.2023Vol.46No.110引言PSO 算法在搜索数据样本时，对于搜索空间并不设置明确的要求，所以算法机制的应用模式简单，能够适用数据处理等多种类型的实际应用问题。
而改进PSO 算法将惯性权重因子贯穿到应用过程中，可以适应数据样本利用习惯，同时对所涉及信息参量进行全面搜索，不但避免了数据样本出现过度增大或减小的行为，还可以将搜索系数的取值限定在既定数值范围之内，从而保证数据样本的收敛能力，建立全局性搜索策略[1]。
相较于传统PSO 算法，改进算法可以保证数据传输特性，实现对搜索度量参数的精准求解。
数据聚类是将抽象对象分成多个小型类项的过程，可以将相似信息参量整合成簇类对象集合，简单来说，就是簇内数据对象彼此类似，但簇内数据与簇外数据完全相异。
在无线传感器网络中，数据类项过于繁杂会导基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法原大明（东北石油大学秦皇岛校区电气信息工程系，河北秦皇岛066004）摘要：为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题，将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合，提出基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法。
按照改进PSO 算法的作用机制，确定欧氏距离指标的计算数值，实现对网络数据的处理。
在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则，结合相关数据样本求解自适应期望熵，完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。
实验结果表明，在改进PSO 算法作用下，无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个，能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题，满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。
关键词：改进PSO 算法；无线传感器网络；自适应聚类；惯性权重；测试函数；欧氏距离；期望熵；簇类对象集合中图分类号：TN711⁃34；TP393文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2023）11⁃0099⁃04Improved PSO based adaptive clustering algorithm for wireless sensor network dataYUAN Daming(Department of Electrical Information Engineering,Northeast Petroleum University Qinhuangdao,Qinhuangdao 066004,China)Abstract ：In order to solve the problem of too many data categories in wireless sensor networks,the similar information parameters are integrated into an independent cluster object set,and an adaptive clustering algorithm for wireless sensor network data based on improved PSO is proposed.According to the mechanism of the improved PSO algorithm,the calculation value of Euclidean distance index is determined to realize the processing of network data.In the system of wireless sensor networks,the principle of clustering and sorting is defined,and the adaptive expected entropy is solved in combination with relevant data samples to complete the research of adaptive clustering algorithm for wireless sensor network data.The experimental results show that under the effect of the improved PSO algorithm,the number of cluster object sets after the integration of wireless sensor network data is reduced from 20to 6,which can solve the problem of too complex data class items in wireless sensor networkand meet the practical application requirements of integrating similar information parameters on demand.Keywords ：improved PSO algorithm;wireless sensor network;adaptive clustering;inertia weight;test function;Euclideandistance;expected entropy;cluster object collectionDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.11.018引用格式：原大明.基于改进PSO 的无线传感器网络数据自适应聚类算法[J].现代电子技术，2023，46（11）：99⁃102.收稿日期：2022⁃11⁃02修回日期：2022⁃11⁃18基金项目：2019年黑龙江省省属本科高校引导性创新基金项目（面上项目）：移动无线传感器网络容错定位及坐标求精方法研究（2019QNQ⁃02）99现代电子技术2023年第46卷致簇类对象集合数量相对较少，从而使网络主机对相似信息参量的整合处理能力下降。
pso算法pythonPSO算法是一种基于群体智能的优化算法。
其基本思想就是通过多个粒子之间的群体行为，来寻找最优解。
PSO算法的这种群体行为是根据每个粒子当前的位置和速度来进行的。
具体来说，PSO算法是这样工作的：首先，算法随机生成一些初始的粒子，并对每个粒子的位置和速度进行初始化。
接着，算法不断迭代，每一次迭代中，粒子的位置和速度都会根据一些规则进行更新。
例如，每个粒子会根据自己的历史最优位置和整个群体的历史最优位置调整自己的速度和位置。
然后，算法会判断整个群体是否已经找到了最优解。
如果没有找到，就继续迭代，否则，算法结束，得到最优解。
下面是一个简单的Python实现：```pythonimport randomimport mathclass Particle():def __init__(self, dim, min_x, max_x):self.position = [random.uniform(min_x, max_x) for i in range(dim)]self.velocity = [0.0] * dimself.best_pos = self.position[:]self.best_score = float('inf')def update_velocity(self, best_pos_g):w = 0.5 # 惯性权重c1 = c2 = 1 # 学习因子for i in range(len(self.velocity)):r1 = random.random()r2 = random.random()vel_cognitive = c1 * r1 * (self.best_pos[i] - self.position[i])vel_social = c2 * r2 * (best_pos_g[i] -self.position[i])self.velocity[i] = w * self.velocity[i] +vel_cognitive + vel_socialdef update_position(self, bounds):for i in range(len(self.position)):self.position[i] += self.velocity[i]if self.position[i] > bounds[i][1]:self.position[i] = bounds[i][1]self.velocity[i] = 0.0elif self.position[i] < bounds[i][0]:self.position[i] = bounds[i][0]self.velocity[i] = 0.0def evaluate(self, cost_func):self.score = cost_func(self.position)if self.score < self.best_score:self.best_pos = self.position[:]self.best_score = self.scoreclass PSO():def __init__(self, cost_func, dim, n_particles, n_iter, bounds):self.cost_func = cost_funcself.dim = dimself.n_particles = n_particlesself.n_iter = n_iterself.bounds = boundsself.particles = [Particle(dim, bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(dim)]self.best_pos_g = [random.uniform(bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(dim)]self.best_score_g = float('inf')def run(self):for iter in range(self.n_iter):for particle in self.particles:particle.evaluate(self.cost_func)if particle.score < self.best_score_g:self.best_pos_g = particle.position[:]self.best_score_g = particle.scorefor particle in self.particles:particle.update_velocity(self.best_pos_g)particle.update_position(self.bounds)def get_best_position(self):return self.best_pos_gdef get_best_score(self):return self.best_score_g```在这个实现中，Particle类表示一个粒子，包含了位置、速度、历史最优位置和历史最优得分等信息。
pso 基于种群的随机优化技术算法近年来，随着科学技术的飞速发展，科学家们越来越强调解决复杂优化问题的技术算法。
最近，科学家们提出了一种新的技术算法基于种群的随机优化技术算法可以有效地帮助科学家们完成优化问题的求解。
这种技术算法称为PSO（Particle Swarm Optimization）算法。
PSO算法是一种基于群体协作的迭代搜索方法，它建立在模拟生物群体智能行为的基础之上，将个体在搜索空间中进行移动，以最大限度地改进搜索结果的同时，避免陷入局部最优值。
PSO算法最主要的一个优点是“结构简单”，易于实现，而且可以较好地收敛到全局最优值，从而在计算机解决优化问题方面获得了广泛的应用。
首先，PSO算法中的全局最优值（Global Best）是指全局最好的搜索结果。
PSO算法通过模拟群体的协作关系来搜索最优解，它以群体中某个粒子的位置（Particle Position）为中心，以粒子当前位置的最优值（Personal Best）为其个体最优值，称之为“全局最优值”。
在搜索过程中，群体中的每个粒子都在不断地更新自己的个体最优值，同时以这些个体最优值中最优者为准，称之为“全局最优值”。
在种群中，每个粒子都会结合自身的历史最优值和全局最优值，按照一定的策略进行搜索，从而获得更好的搜索结果。
其次，PSO算法的另一个优点是“参数少”。
PSO算法只有三个参数，它们分别是粒子的最大运动速度（Particle Max Velocity）、粒子的社会因子（Social Coefficient）和粒子的个人因子（PersonalCoefficient），其中前两个参数可以用来控制粒子的社会适应能力和个体适应能力，而后一个参数可以用来控制种群的搜索能力。
因此，PSO算法只需要设置几个参数，就可以完成优化问题的求解，避免了参数估计的负担。
此外，PSO算法还具有众多其他优点，例如“搜索迅速”、“收敛稳定”等。
首先，PSO算法的搜索速度较快，因为它采用了群体中个体之间的全局搜索和局部搜索相结合的方法，有利于搜索的效率提高；其次，PSO算法可以比较稳定地收敛到最优值，因为它通过个体之间的社会及个体行为来促进种群进行搜索，从而有效地避免了陷入局部最优解的风险。
河南理工大学计算机科学与技术学院课程设计报告2014— 2015学年第一学期课程名称Java语言程序设计设计题目用pso算法解决TSP问题指导教师刘志中2016年1月7日目录一．课程设计内容 (2)(一)课程设计题目 (2)(二)课程设计目的 (2)(三)课程设计要求 (2)二．算法相关知识 (2)(一) 遗传算法简介 (2)(二) 基本粒子群优化算法 (3)(三) 粒子群算法的运算流程 (3)三.算法的JAV A实现 (3)(一)程序设计思想 (3)1．粒子群优化算法的改进策略 (3)2．粒子群初始化 (4)3.邻域拓扑 (4)4混合策略 (5)5.对参数的仿真研究 (6)(二)主要程序代码 (7)1.绘制函数图像的代码如下： (7)2.代码实现 (7)(二)运行结果 (11)四.课程设计的总结体会 (12)五．参考文献 (12)一．课程设计内容(一)课程设计题目PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。
在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个就是粒子本身所找到的最优解.这个解叫做个体极值pb，另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局极值gb，在找到这两个最优值。
(二)课程设计目的1.训练应用算法求解实际问题；2训练应用Java语言实现具体问题的求解算法；3.到达理解java语言的应用特点以及熟练应用java语言的目标。
(三)课程设计要求1.读懂算法，理解算法计算过程中每一步操作是如何实现的；2.设计函数优化的编码格式；3.采用java 语言编程实现算法的求解过程；4.掌握遗传算法的基本原理 ,了解在JAVA 环境中实现遗传算法各算子的方程方法。
并以此例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。
二．算法相关知识(一) 遗传算法简介粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。
pso算法pythonPSO算法（Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法）是一种基于群体行为的启发式优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。
PSO算法是一种基于群体智能的优化方法，其灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体协同行动的行为。
PSO算法的基本思想是通过模拟群体中个体之间的协作和信息共享，来寻找全局最优解。
PSO算法模拟了鸟群中个体飞行时的行为，在搜索过程中通过个体之间的合作来寻找最优解。
PSO算法通过不断更新粒子的速度和位置来实现全局搜索，从而找到最优解。
PSO算法的特点包括易于实现、易于收敛、对初始值不敏感等。
因此，PSO算法在工程优化、神经网络训练、特征选择、模式识别等领域得到了广泛的应用。
PSO算法的基本原理PSO算法基于群体智能的原理，主要由粒子群的群体行为和信息传递两个基本部分组成。
粒子群的位置和速度分别代表了可能的解和搜索的方向，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，最终找到最优解。
粒子群的基本行为是模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。
在PSO 算法中，每个粒子都有自己的位置和速度，同时也有了个体的最优位置和全局最优位置。
粒子群中的每个粒子都通过不断的更新自己的位置和速度来模拟搜索过程，从而找到全局最优解。
粒子群的信息传递是通过个体和全局最优位置来实现的。
在搜索过程中，每个粒子都会根据自己的最优位置和全局最优位置来更新自己的速度和位置，从而实现信息的共享和传递。
通过不断更新粒子的速度和位置，PSO算法可以在搜索空间中找到全局最优解。
PSO算法的步骤PSO算法的基本步骤包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、评估适应度、更新个体和全局最优位置、判断停止条件等。
1.初始化粒子群PSO算法首先需要初始化一个粒子群，包括设定粒子的初始位置和速度、个体和全局最优位置等。
通常情况下，粒子的初始位置和速度是随机生成的，个体和全局最优位置可以初始化为无穷大。
智能优化方法作业——PSO算法智能优化算法是一种通过模拟自然界中生物或群体行为来解决最优化问题的方法。
其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法就是一种常用的智能优化算法，主要用于问题。
PSO算法的基本思想源自于鸟群觅食的行为。
在鸟群中，每只鸟通过观察自身与周围鸟的位置和速度信息来进行迭代，从而寻找到最优的觅食位置。
类似地，PSO算法通过模拟粒子在空间中的移动来寻找问题的最优解。
PSO算法的具体实现如下：首先，初始化粒子群的位置和速度。
然后，根据每个粒子的位置和速度，计算其适应度值（即目标函数的值）。
接着，根据当前的适应度值和历史最优适应度值，更新每个粒子的位置和速度。
最后重复上述过程，直到达到终止条件（如固定的迭代次数或达到一定的精度要求）为止。
PSO算法的优点有以下几方面：首先，PSO算法不需要引入问题的导数信息，适用于各种不同类型的问题。
其次，PSO算法具有较好的全局能力，能够找到问题的全局最优解。
此外，PSO算法的计算效率较高，迭代速度较快。
然而，PSO算法也存在一些缺点和局限性。
首先，PSO算法对参数的选择较为敏感，不同的参数取值可能导致算法的性能出现较大差异。
其次，PSO算法容易陷入局部最优解，而难以跳出局部最优解。
此外，PSO算法的计算复杂度较高，对于大规模问题的求解会有限制。
为了克服PSO算法的局限性，研究者们提出了许多改进和变种的PSO算法。
例如，引入约束处理机制的PSO算法、自适应权重的PSO算法、多种群PSO算法等等。
这些改进和变种的PSO算法能够在一定程度上提高算法的性能，并在一些特定的问题中取得了良好的效果。
总的来说，粒子群优化（PSO）算法是一种常用的智能优化算法，能够较好地解决最优化问题。
它通过模拟粒子在空间中的移动来问题的最优解。
虽然PSO算法存在一些缺点和局限性，但通过改进和变种的PSO算法，可以提高算法的性能并扩展其应用范围。
