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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。
  • 粒子群优化算法实用工具箱

    老师给的demo,很好用。里面有很多可以直接运行的程序。

    标签: 粒子群 优化算法 实用工具

    上传时间: 2018-05-23

    上传用户:zhaoliangseu

  • 各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法

    各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法 ,粒子群算法 ,遗传算法等等

    标签: TSP 优化算法 蚁群算法

    上传时间: 2016-06-15

    上传用户:sunjet

  • 非常好的优化算法的书

    非常好的优化算法的书,详细介绍了蚁群算法和粒子群算法以及相关的matlab工具箱,讲了理论和应用给出了工具箱的下载地址。 Swarm intelligence is an innovative computational way to solve hard problems. In particular, particle swarm optimization, also commonly known as PSO, mimics the behavior of a swarm of insects or a school of fish. If one of the particle discovers a good path to food the rest of the swarm will be able to follow instantly even if they are far away in the swarm. Swarm behavior is modeled by particles in multidimensional space that have two characteristics: a position and a velocity. These particles wander around the hyperspace and remember the best position that they have discovered. They communicate good positions to each other and adjust their own position and velocity based on these good positions.

    标签: 优化算法

    上传时间: 2014-01-26

    上传用户:zgu489

  • 包含对现代优化算法如遗传算法

    包含对现代优化算法如遗传算法,粒子群算法,蚁群算法的简介,适合初学者

    标签: 优化算法 算法

    上传时间: 2017-06-24

    上传用户:lingzhichao

  • 基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法

    在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO) 的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比, FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例,验证算法的有效性和可行性。

    标签: 模糊 模型识别 微电网 多目标优化 聚类分析

    上传时间: 2019-11-11

    上传用户:Dr.赵劲帅

  • 在现有的道路条件下

    在现有的道路条件下,提高交通控制和管理水平,合理利用现有的交通设施,充分发挥其能力,是解决我国现在交通问题的有效方法之一。而对单路口信号配时的优化,是城市交通区域控制的基础,十分之重要。本文将自适应变异粒子群算法应用于交通信号配时,与传统的信号配时方法相比较,车辆的平均延误得到了明显的改善。

    标签: 条件下

    上传时间: 2015-08-11

    上传用户:aa54

  • 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

  • 利用MATLAB编写

    利用MATLAB编写,粒子群算法求解可靠性优化问题

    标签: MATLAB 编写

    上传时间: 2016-12-09

    上传用户:星仔

  • :目前

    :目前,粒子群算法在连续问题优化上的应用已经很广泛,然而在离散问题优化方面仍处在尝试阶段。提出了一种改 进粒子群算法来解决矩形件排样优化问题(离散优化问题)。该算法融合了遗传算法中的交叉和变异思想,采用了信息交流 策略,使其达到快速优化目的。算法也对“最低水平线法”解码方式进行了改进。实验结果表明,该算法具有快速、高效特点, 与现有同类算法比较,在解决矩形件排样问题方面的优势明显。

    标签:

    上传时间: 2014-01-12

    上传用户:caiiicc

  • 粒子群与不顾年算法

    这是力气群算法解决实际问题,与布谷鸟算法做了一个 比较,看着还行

    标签: 粒子群 算法

    上传时间: 2018-06-02

    上传用户:batcoder