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終止條件：算法迭代達(dá)到預(yù)設(shè)的最大次數(shù)或全局最優(yōu)值的改進(jìn)小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，終止迭代。具體求解步驟 初始化粒子群：在三維空間內(nèi)隨機(jī)生成多個(gè)粒子，每個(gè)粒子表示一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑。 計(jì)算適應(yīng)度值：對(duì)每個(gè)粒子，計(jì)算其路徑的適應(yīng)度值，包括路徑長(zhǎng)度和是否與障礙物相交等因素。 迭代優(yōu)化： 根據(jù)速度和位置更新公式，更新每個(gè)粒子的速度和位置。

在本推文中介紹四類常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優(yōu)化ego方案。單純形方案實(shí)現(xiàn)最簡(jiǎn)單，適用于少參數(shù)，更窄的初始區(qū)間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數(shù)更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類方案的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為EGO使用代理模型（如高斯過(guò)程回歸）來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)，極大減少了實(shí)際函數(shù)評(píng)估次數(shù)。

這些算法可以應(yīng)用由所有實(shí)體共享的簡(jiǎn)單規(guī)則，并能夠利用個(gè)人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎(chǔ)上解決優(yōu)化問(wèn)題。 </div><div contenteditable="false" width="100%"> 在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。

透鏡參數(shù)在光學(xué)設(shè)計(jì)上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過(guò)在OpticStudio的評(píng)價(jià)函數(shù)中加入ASTI操作數(shù)達(dá)成目的，此時(shí)我們將目標(biāo)值設(shè)為0、加大權(quán)重，並且使用單一波長(zhǎng)。在縮小遠(yuǎn)點(diǎn)球面上最小模糊圈的方面，我們可以透過(guò)OpticStudio的預(yù)設(shè)優(yōu)化函數(shù)和光點(diǎn)半徑標(biāo)準(zhǔn)等功能達(dá)成目的。

在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。在這里，我們將詳細(xì)解釋這兩者： 粒子群優(yōu)化 （PSO） 粒子群優(yōu)化 （PSO） 是一種優(yōu)化技術(shù)，其中一組潛在解決方案使用鳥(niǎo)類成群或魚(yú)群的社會(huì)行為來(lái)解決問(wèn)題。在集群內(nèi)部，每個(gè)片段都被稱為一個(gè)粒子，它有可能提供解決方案。

粒子群優(yōu)化算法的精準(zhǔn)調(diào)控為突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法對(duì)濾波器尺寸進(jìn)行全局優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，PSO算法的目標(biāo)函數(shù)被設(shè)計(jì)為優(yōu)化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長(zhǎng)λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長(zhǎng)。

OpticStudio 中可用的表面類型範(fàn)圍，包括 Even 和 Q 型非球面，為設(shè)計(jì)人員提供了滿足規(guī)格的靈活性。雖然性能要求至關(guān)重要，但確保設(shè)計(jì)可以製造並在構(gòu)建時(shí)性能良好也同樣重要。這裡有許多考慮因素。可製造的特定鏡片形狀將受到限制。同樣，OpticStudio 提供了分析特性的能力，例如最大局部表面斜率，並在優(yōu)化過(guò)程中控制這些特性以確保最終的光學(xué)設(shè)計(jì)是可製造的。

在參數(shù)辨識(shí)領(lǐng)域，遺傳、粒子群、狼群等各類智能算法應(yīng)用得較多，本質(zhì)都是反復(fù)迭代計(jì)算，通過(guò)有策略地調(diào)整參數(shù)以盡快獲得滿足迭代目標(biāo)的結(jié)果，本文選用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。儲(chǔ)能控制系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)基本流程如下。

基于pytorch的多目標(biāo)粒子群算法，MOPSO,引導(dǎo)種群逼近真實(shí)Pareto前沿，算法運(yùn)行結(jié)束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調(diào)通，可以直接運(yùn)行，標(biāo)價(jià)為程序價(jià)格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。

基于matlab的多目標(biāo)粒子群算法，MOPSO,引導(dǎo)種群逼近真實(shí)Pareto前沿，算法運(yùn)行結(jié)束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調(diào)通，可以直接運(yùn)行。

在調(diào)度領(lǐng)域中，常見(jiàn)的群智能優(yōu)化算法有粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）、蟻群算法（ant colony optimization，ACO）等。

在 OpticStudio 中對(duì)此設(shè)置進(jìn)行建模的最簡(jiǎn)單方法之一是使用陣列物件 (array object)。提供的範(fàn)例，選擇了 Lenslet Array 1 物件， 它由矩形體陣列組成，每個(gè)矩形體的前表面為平面，後表面為使用者自訂數(shù)目的重複曲面。後表面可以是平面、球面、圓錐面、多項(xiàng)式非球面或環(huán)形表面。這使得陣列中透鏡元件表面形狀的定義和優(yōu)化具有了極大的靈活性。

，策略有如下幾點(diǎn)：由于GWO算法本身不涉及個(gè)體歷史最優(yōu)信息，也即是無(wú)記憶種群，因此可以學(xué)習(xí)粒子群算法的策略，將個(gè)體歷史最優(yōu)引入包圍行為中，同時(shí)，由于領(lǐng)頭狼包含α、β、δ，這三個(gè)頭狼協(xié)同引領(lǐng)了群體進(jìn)化的方向，因此可以將SCA算法應(yīng)用于這三頭狼來(lái)增加其搜索空間，有助于GWO的全局搜索等等，具體策略在作者后面的文章將進(jìn)行更新，歡迎關(guān)注~ 參考文獻(xiàn) [1]MIRJALILI S,

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一個(gè)用于多物理模擬的代碼 LS-DYNA以顯式算法為核心，加入了隱式、頻域、流體、電磁、粒子法等求解功能，成為了一套代碼解決多種不同物理領(lǐng)域分析問(wèn)題的產(chǎn)品，在多個(gè)領(lǐng)域有著豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。