jung-geun/PSO
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23-06-29

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momentum (관성) -> momentun (돌연변이)로 수정
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jung-geun
2023-06-29 22:22:03 +09:00
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pso/optimizer.py
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@@ -32,7 +32,7 @@ class Optimizer:
w_min=0.5,
w_max=1.5,
negative_swarm: float = 0,
momentun_swarm: float = 0,
mutation_swarm: float = 0,
):
"""
particle swarm optimization
@@ -57,7 +57,7 @@ class Optimizer:
self.w_min = w_min # 최소 관성 수치
self.w_max = w_max # 최대 관성 수치
self.negative_swarm = negative_swarm # 최적해와 반대로 이동할 파티클 비율 - 0 ~ 1 사이의 값
self.momentun_swarm = momentun_swarm # 관성을 추가로 사용할 파티클 비율 - 0 ~ 1 사이의 값
self.mutation_swarm = mutation_swarm # 관성을 추가로 사용할 파티클 비율 - 0 ~ 1 사이의 값
self.g_best_score = [0 , np.inf] # 최고 점수 - 시작은 0으로 초기화
self.g_best = None # 최고 점수를 받은 가중치
self.g_best_ = None # 최고 점수를 받은 가중치 - 값의 분산을 위한 변수
@@ -67,11 +67,11 @@ class Optimizer:
m = keras.models.model_from_json(model.to_json())
init_weights = m.get_weights()
w_, sh_, len_ = self._encode(init_weights)
w_ = np.random.rand(len(w_)) * 4 - 2
w_ = np.random.rand(len(w_)) * 5 - 2.5
# w_ = np.random.uniform(-1.5, 1.5, len(w_))
m.set_weights(self._decode(w_, sh_, len_))
m.compile(loss=self.loss, optimizer="sgd", metrics=["accuracy"])
self.particles[i] = Particle(m, loss, negative=True if i < negative_swarm * self.n_particles else False, momentun=True if i > self.n_particles * (1 - self.momentun_swarm) else False)
self.particles[i] = Particle(m, loss, negative=True if i < negative_swarm * self.n_particles else False, mutation=True if i > self.n_particles * (1 - self.mutation_swarm) else False)
gc.collect()