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微粒群算法

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。
  • 针对XML 数据半结构化的特点及概率查询的理论

    针对XML 数据半结构化的特点及概率查询的理论,结合蚁群算法,提出添加杂交 算子,更新信息素的方法,不仅能动态选择数据查询方向。

    标签: XML 数据 概率 查询

    上传时间: 2014-01-01

    上传用户:坏坏的华仔

  • 模拟一群鸟捕食的情景

    模拟一群鸟捕食的情景,从而达到优化目标函数的目的,这就是粒子群算法!起初在可行的空间中随机的产生一群粒子,然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔,并且每个粒子都记下他们飞过的适应值(也就是目标优化函数)最高的点,而且整个粒子群有一个最高适应值个体,这样,粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。

    标签: 模拟

    上传时间: 2016-01-21

    上传用户:playboys0

  • c语言实现

    c语言实现,蚁群算法求解tsp问题,城市坐标单独文件输入

    标签: c语言

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:hakim

  • c语言编写

    c语言编写,蚁群算法求解函数优化,求解函数为6驼峰函数

    标签: c语言 编写

    上传时间: 2016-03-16

    上传用户:leixinzhuo

  • 根据觅食规则

    根据觅食规则,移动规则,避障规则,播撒信息素规则及虚拟环境实现蚁群算法

    标签:

    上传时间: 2014-01-14

    上传用户:英雄

  • 通过神经网络

    通过神经网络,蚁群算法,遗传算法等智能优化方法解决TSP问题

    标签: 神经网络

    上传时间: 2013-12-31

    上传用户:小草123

  • Ants performing 3 actions: searching ore , mining ore , returning ore basic Artificial Neurological

    Ants performing 3 actions: searching ore , mining ore , returning ore basic Artificial Neurological Network working the learning proces to pick their state through Genetic Programming 人工智能中的蚁群算法

    标签: ore Neurological performing Artificial

    上传时间: 2013-12-26

    上传用户:hongmo

  • 我也不知道这是一个什么样子的程序

    我也不知道这是一个什么样子的程序,请大家帮我看一下吧。我只知道这应该是蚁群算法的

    标签: 程序

    上传时间: 2014-01-15

    上传用户:330402686

  • 应用matlab解决tsp问题

    应用matlab解决tsp问题,通过蚁群算法和最短路径算法实现

    标签: matlab tsp

    上传时间: 2016-08-30

    上传用户:invtnewer

  • 文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析

    文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析,并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法,隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习;蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径,从而达到数据自动聚类的目的。结果表明,与蚁群算法相比,改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点,而蚁群算法 无须教师学习,并能够达到全局最优。

    标签: RBFN 径向 神经网络 评价指标

    上传时间: 2013-12-15

    上传用户:txfyddz