如何在pso優化中將連續數轉換爲離散數？

大家好，我寫的是用於優化簡單函數的pso代碼。它沒有問題。現在我想用pso解決茶匙問題。例如，羣體向量內容是[1 2 4 3 1]，最佳羣體向量是[2 3 1 4 2]。當我想更新[1 2 4 3 1]的新值時，這些值就像[1.2 2.3 3.8 3.4 1.2]。這不是真的或可以接受的答案。我怎樣才能將這個答案映射到一個真實的答案？如果你有這個問題的一些來源，請分享它。
（我的代碼使用matlab）。在此先感謝如何在pso優化中將連續數轉換爲離散數？

來源

2015-07-03 zara-T

Matlab正在使用floating point操作來執行計算。這導致錯誤。 Epsilon是精度的度量（matlab中的eps命令）。這是最小的數字> 0其中1 + eps ！= 1。

它取決於計算如何舍入誤差會影響你。例如，如果要添加10個不同大小的數字，那麼如果按絕對值對數字進行排序並將其添加，則誤差最小。相互減去兩個幾乎相等的數字會失去很多精度，或者功率也可能很差。

==>你將不得不重寫你的算法，並考慮到這些效果的「完美」解決方案。簡單的解決方案只是對數字進行四捨五入，你可以額外定義一個閾值，比如說0.25，如果一個數字的變化超過了你輸出的警告（比如在計算逆矩陣時用matlab幾乎奇異的矩陣）。

> A = [1.2 2.3 3.8 3.4 1.2] ; 
> A = round(A) 
A = 
    1 2 4 3 1

來源

2015-07-03 16:19:59 maraca

感謝您的答案，但如果我這樣做的解決方案改變，因此這不是pso算法。答案並非如此 –

@ zara-T什麼是不正確的？它將浮點數轉換爲整數，就像它在問題的標題中所說的那樣。沒有任何實施代碼，沒有人能夠猜出問題所在。 – maraca

這是不正確的，因爲在pso的正常形式中，解決方案的進度不是靜態的，我的意思是如果在下一次迭代中第一次迭代中4變爲3.8，則可能變爲3.2，並且在第一次迭代的解決方案中，它的值被四捨五入爲4並在下一個4再次變爲3.8，如果我們四捨五入，值爲4。這不是真的，因爲該算法將接近羣1，在我們的解決方案中這不會發生，我認爲答案是離散PSO概念 –

如何在pso優化中將連續數轉換爲離散數？

回答

相關問題