SPSO培训
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pso优化bp算法python代码PSO优化BP算法Python代码是基于粒子群算法(PSO)和BP(反向传播)神经网络算法的优化算法,用于解决分类和回归问题。
以下是一些关键的Python代码段来实现此算法:1. 导入必要的库```pythonimport numpy as npimport random```2. 定义神经网络类```pythonclass NeuralNetwork:def __init__(self, inputs, hidden, outputs):self.input_nodes = inputsself.hidden_nodes = hiddenself.output_nodes = outputsself.weights_ih = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.input_nodes)self.weights_ho = np.random.randn(self.output_nodes, self.hidden_nodes)self.bias_h = np.random.randn(self.hidden_nodes, 1)self.bias_o = np.random.randn(self.output_nodes, 1)```3. 定义激活函数sigmoid```pythondef sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))```4. 定义前向传播函数```pythondef feedforward(self, input_array):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Thidden_inputs = np.dot(self.weights_ih, inputs) +self.bias_hhidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)final_inputs = np.dot(self.weights_ho, hidden_outputs) + self.bias_ofinal_outputs = sigmoid(final_inputs)return final_outputs```5. 定义损失函数```pythondef mse_loss(self, input_array, target):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Ttargets = np.array(target, ndmin=2).Toutputs = self.feedforward(inputs)return np.mean((targets - outputs)**2)```6. 定义粒子类```pythonclass Particle:def __init__(self, dim):self.position = np.random.randn(dim, 1)self.velocity = np.random.randn(dim, 1)self.best_position = self.positionself.best_cost = float('inf')```7. 定义PSO算法类```pythonclass PSO:def __init__(self, cost_function, dimension, swarm_size, max_iter):self.cf = cost_functionself.dim = dimensionself.swarm_size = swarm_sizeself.max_iter = max_iterself.swarm = [Particle(self.dim) for i inrange(self.swarm_size)]self.best_swarm_position = self.swarm[0].positionself.best_swarm_cost = float('inf')```8. 定义更新粒子位置和速度的函数```pythondef update_particle(self, particle):w = 0.729c1 = 1.49445c2 = 1.49445r1 = random.random()r2 = random.random()new_velocity = w * particle.velocity + c1 * r1 * (particle.best_position - particle.position) + c2 * r2 * (self.best_swarm_position - particle.position)new_position = particle.position + new_velocityparticle.velocity = new_velocityparticle.position = new_position```9. 定义运行PSO算法的函数```pythondef run(self):for i in range(self.max_iter):for particle in self.swarm:cost = self.cf(particle.position)if cost < particle.best_cost:particle.best_position = particle.positionparticle.best_cost = costif cost < self.best_swarm_cost:self.best_swarm_position = particle.positionself.best_swarm_cost = costfor particle in self.swarm:self.update_particle(particle)```10. 实例化神经网络和PSO算法,运行PSO优化BP算法```pythonnn = NeuralNetwork(2, 3, 1)pso = PSO(nn.mse_loss, nn.weights_ih.size +nn.weights_ho.size + nn.bias_h.size + nn.bias_o.size, 20, 100) pso.run()```以上是使用Python实现PSO优化BP算法的主要代码段。
含被动聚集因子的微粒群优化算法本文给出了含被动聚集因子的微粒群算法来提高标准PSO(SPSO)的性能,被动聚集因子是一个重要的生物力量以保存种群的完整性。
通过将被动聚集因子引入PSO算法中,信息能够从群体中的个体中转变。
含被动集聚集因子的微粒群优化算法(PSOPC)已经通过了10种30维的基准函数的测试,并且分别与全局版本的SPSO、本地版本的SPSO(LSPSO)、和含有收缩因子的PSO(CPSO)做了比较。
实验结果显示出含被动聚集因子的PSO明显地提高了基准函数的搜索表现。
1.介绍微粒群算法(PSO)是一种群算法,首先是由Kennedy与Eberhart(1995)提出的,它是由动物的社会行为而受到启发的,比如鱼群和鸟群。
与其他群算法相似,比如进化算法,PSO能够解决很多种不同的优化问题,同时在某些方面PSO也显示出了比其他算法更快的收敛速率(Kennedy和Eberhart,2001)。
PSO的另一个优点是它具有更少的参数去调节,这使得PSO非常容易执行。
Angeline(1998)指出虽然PSO能够比其他进化算法在早期的迭代中表现得更出色,但是当迭代次数增加时它的竞争力就没有那么大了。
目前,有多个关于提高标准PSO(SPSO)的性能的研究已经开始做。
Lobjerg etal.(2001)提出了一个包含子代和亚种群的混合的PSO模型.Kennedy和Mendes(2002)提出了这种压缩种群数量结构来研究SPSO的搜索性能。
其他的关于提高PSO的性能的研究有运用类聚分析(Kennedy,2000)和模糊自适应惰性权重(shi 和Eberhart)。
图1,微粒群与最好位置微粒gbest的相互作用PSO 是基于假设同类中各元素提供一种最优进化信息的群体分享(Kennedy和Eberhart,1995)。
SPSO模型是基于以下两种因素:(Kennedy和Eberhart,1995);P)以前的最好的位置;(1)自我记忆,它能够记得在群体中每个个体(i(2) 公认的认知,它是这个群体中目前所能得到的最优解(g P )。
Spectra Precision Survey Office (SPSO) is a highly automated desktop application for DatasheetA Powerful Survey Data Office SoftwareSpectra Precision Survey OfficeFlexible Licensing OptionsThere is an office edition matched to your business needs withcomprehensive and scalable toolsets for every survey business.Each Spectra Precision Survey Office (SPSO) Edition is designed tosupport a set of related workflows:■■Basic Edition: Supports quality-check workflows (for example,adjustments and reporting) and L1 processing.■■Complete Edition: Supports site calibration, full GNSSprocessing, and all workflows related to surfaces and images.■■Complete with Roads Edition: Supports corridor workflows.Note: Importing data, viewing data, and exporting data to SurveyPro are unlicensed SPSO features.System RecommendationsOperation System■■Microsoft Windows 7 (64-bit version)■■Microsoft Windows 8 (64-bit version)Processor■■Recommended: Intel Pentium Dual-Core E2160 (1.80 Ghz, 1 mbl2 Cache, 800 fsb) or betterRandom Access Memory (RAM)■■Minimum: 2 GB■■Recommended: 8 GB or greaterHard Disk■■Recommended: 5 GB or more■■Graphics: DirectX 9 (or higher) compatible graphics card with512 MB memory or more■■Monitor: 1280x1024 or higher resolution with 256 or more colors(at 96 DPI)■■I/O Ports: USB 2.0 port Supported Languages■■Chinese Simplified ■■Dutch ■■English UK ■■English US ■■French ■■German ■■Italian ■■Japanese ■■Korean ■■Portuguese (Brazilian)■■Russian ■■Spanish ■■Swedish Spectra Precision Survey Office©2015 Trimble Navigation Limited. All rights reserved. Spectra Precision is a Division of Trimble Navigation Limited. Spectra Precision and the Spectra Precision logo are trademarks of Trimble NavigationLimited or its subsidiaries. All other trademarks are the property of their respective owners. (2015/04)Working with CorridorsProcessing GNSS BaselinesViewing Surfaces and GNSS VectorsCustomizable RibbonContact Information:AMERICASSpectra Precision Division10368 Westmoor DriveWestminster, CO 80021, USA+1-720-587-4700 Phone888-477-7516 (Toll Free in USA)EUROPE, MIDDLE EAST AND AFRICA Spectra Precision Division Rue Thomas Edison ZAC de la Fleuriaye - CS 6043344474 Carquefou (Nantes), France +33 (0)2 28 09 38 00 Phone ASIA-PACIFIC Spectra Precision Division 80 Marine Parade Road #22-06, Parkway Parade Singapore 449269, Singapore +65-6348-2212 Phone 。
供应商过程签发指导书作,还包括需要的整个系统是否被有效地执行。
SPSO必须在供应商零件递交至Digidie之前发起。
先期质量工程师(AQE)负责使用SPSO表格完成进度安排并引导SPSO。
SPSO;这些SPSO是Digidie参加/引导或允许供应商自己完成。
项目的SPSO选择应当在阶段2中尽早完成。
注:是由Digidie参加/引导SPSO还是由供应商自已执行SPSO是一个主观性的判定。
项目SDT小组应当考虑供应商或采购零件对项目成功影响的风险因素。
一些应考虑的因素有:1)供应商过去/现在的质量表现?如,PPM,准时交付等。
2)供应商的零部件对于项目全局成败的关键性?3)是否是Digidie的新供应商?是否是汽车行业的新供应商?4)零部件对供应商而言,是否涉及到一个新的制造流程或新工艺?5)供应商在Digidie采购或供应商开发中的等级情况?步骤2-规划SPSO:先期质量工程师必须通知每个被选中要求进行SPSO的供应商,他们已被选中要求进行SPSO,并传达SPSO和AG的期望。
这包括发给供应商SPSO的空白表格,详细的问题和供应商零件计划。
供应商应当通过SPSO表中的详细问题来做好SPSO的准备。
注:a)先期质量经理,在物料经理的支持下,应当在发给供应商<供应商零件计划>之前,先填写好<供应商零件计划>中“由Digidie完成”列中的信息。
b) 在距SPSO审核日至少2周前,应当将<供应商零件计划>发至供应商质量经理处。
供应商负责完成此表格中其余信息填写。
步骤3-进行SPSO:SPSO团队(Digidie和供应商代表)应当首先审核/评估所有在SPSO表中要求的文件,然后评估所要求的体系是否在工厂和/或制造线上有效地被执行。
文件审核- 必须评估所有文件、表格和支持记录的完整性,内容及整体质量。
执行性审核 - 对(AG采购零件)制造线进行评估,以确保所需要的质量、制造及支持系统被执行并有效运作。