基本的粒子群优化算法为：其中参数c_(1)和c_(2)表示（ ）。v_(id)^k+1 = wv_(id)^k + c_(1)rand_(1)(p_(id) - x_(id)^k) + c_(2)rand_(2)(p_(gbestd) - x_(id)^k)A. 惯性权重B. 加速度常数C. 位置参数D. 速度参数

本题考查基本粒子群优化算法中参数的含义。解题思路是明确粒子群优化算法公式中各个参数的定义和作用，然后根据已知信息判断参数$c_{1}$和$c_{2}$的意义。

• 首先，我们来看粒子群优化算法的速度更新公式$v_{id}^{k + 1} = wv_{id}^{k} + c_{1}rand_{1}(p_{id} - x_{id}^{k}) + c_{2}rand_{2}(p_{gbestd} - x_{id}^{k})$。
  • 其中$v_{id}^{k}$表示粒子$i$在第$k$代时第$d$维的速度，$v_{id}^{k + 1}$表示粒子$i$在第$k + 1$代时第$d$维的速度。
  • $w$是惯性权重，它控制着粒子先前速度对当前速度的影响程度。
  • $p_{id}$是粒子$i$在第$d$维的个体最优位置，$x_{id}^{k}$是粒子$i$在第$k$代时第$d$维的位置。
  • $p_{gbestd}$是整个粒子群在第$d$维的全局最优位置。
  • $rand_{1}$和$rand_{2}$是介于$0$到$1$之间的随机数。
• 接着分析$c_{1}$和$c_{2}$的作用：
  • $c_{1}rand_{1}(p_{id} - x_{id}^{k})$这一项表示粒子向自身历史最优位置$p_{id}$的学习和移动，$c_{1}$控制了粒子向个体最优方向移动的影响力。
  • $c_{2}rand_{2}(p_{gbestd} - x_{id}^{k})$这一项表示粒子向整个粒子群的全局最优位置$p_{gbestd}$的学习和移动，$c_{2}$控制了粒子向全局最优方向移动的影响力。
  • 从物理意义上看，$c_{1}$和$c_{2}$类似于加速度的作用，所以它们被称为加速度常数。