粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO),又称微粒群算法,是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群匹配M.M.Millonas在开发应用于人工生命(artificiallife)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(particle)”是一个折衷的选择,因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的,同时也需要描述它的速度和加速状态。
用VC++实现的粒子群算法,程序经过调试可用...
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👤 一诺88
爬山算法 可以解决许多函数优化方面的问题,可以与其他算法,如蚂蚁算法,粒子群算法等融合使用,有其一定的研究意义...
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👤 ryb
蚁群算法解旅行商问题的MATLAB源码,
城市坐标可自行修改。...
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👤 gaome
蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题...
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👤 小宝爱考拉
蚁群算法基本原理,改进蚁群算法等的详尽资料,很全面!...
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👤 lili123