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粒子群优化

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。
  • 改进粒子群算法工具箱

    这里是对标准粒子群算法改进的结果,改进结果可以看到很好的效果

    标签: 粒子群算法 工具箱改进算法

    上传时间: 2017-11-28

    上传用户:kaikai5552180

  • pso粒子群算法

    粒子群标准算法。迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”(pbest,gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后,粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。

    标签: pso 粒子群算法

    上传时间: 2019-03-26

    上传用户:威震天牛逼

  • 粒子群算法求极值MATLAB

    这是一个粒子群算法求极值的算法,带入目标函数,求极值

    标签: MATLAB 粒子群算法

    上传时间: 2019-04-08

    上传用户:z429032683

  • 带组织的粒子群算法

    良好的阐述了粒子群算法,是一个学习粒子群算法的好文章。

    标签: 粒子群算法

    上传时间: 2019-08-27

    上传用户:冰与火2019

  • 粒子群算法

    粒子群标准算法,可以对其进行改进等操作,很简单的

    标签: 粒子群算法

    上传时间: 2019-09-02

    上传用户:liujun

  • 基于离散粒子群算法的机房排课问题研究

    基于离散粒子群算法的机房排课问题研究这是一份非常不错的资料,欢迎下载,希望对您有帮助!

    标签: 离散粒子群算法

    上传时间: 2022-03-04

    上传用户:zhanglei193

  • RBF神经网络在特征选择中的应用

    提出了一个自适应量子粒子群优化算法,用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明,采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,能够选择出较优秀的特征子集。

    标签: RBF 神经网络 特征选择 中的应用

    上传时间: 2013-11-16

    上传用户:erkuizhang

  • ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法

    提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力,对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用,在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型,以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。

    标签: ACPSO-SVR 非线性建模 预测算法

    上传时间: 2013-10-23

    上传用户:alibabamama

  • 基于VB和Access的温度采集系统的设计

    针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。

    标签: Access 温度采集系统

    上传时间: 2013-11-14

    上传用户:hxy200501

  • //开发平台:Microsoft .NET Framework 2.0

    //开发平台:Microsoft .NET Framework 2.0,Microsoft Visual C# 2005 Express //日期:2005.3.12 //作者:刘波 //粒子群优化算法(PSO):本算法求目标函数的最小值

    标签: Microsoft Framework 2.0 NET

    上传时间: 2015-03-15

    上传用户:yyyyyyyyyy