Machine learning 粒子群算法pbest和gbest

是否可以更新粒子速度和位置，然后找到pbest和gbest？或者必须先找到pbest和gbest？PSO中的pbest和gbest是什么？

如果我正确理解了你的问题，答案是肯定的。我们知道，粒子群优化的主要方程是：

其中x和v是位置和速度，w、c1和c2是常数，r1和r2是两个随机数。总之，PSO算法的流程如下：

开始你的人口

设置常数（w、c1和c2）

检查停止标准或收敛性

获取随机数r1和r2

更新Gbest和Pbest

更新v和x

返回到3

Pbest存储到目前为止粒子k的最佳位置，Gbest存储所有粒子的最佳位置。它用于使所有粒子指向全局最大/最小值。它还受拓扑的影响：

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如果使用全局拓扑，则更容易陷入局部最小值/最大值。另一方面，您的算法可能会收敛得更快。因此，这取决于您的问题，您需要进行测试。

因此，首先必须更新pbest和gbest，并根据该速度和位置进行更新。如果我们没有首先设置初始pbest和gbest，则无法更新粒子位置和速度。我说得对吗？是的，你说得对。您需要先设置Gbest和Pbest。尽管如此，请观察第一次运行算法循环时，所有粒子将在搜索空间中获得随机位置。因此，根据你的适应度函数，第一个Pbest将是粒子本身，第一个Gbest将是一个随机粒子。