c++pso程序，用6个基本函数验证的粒子群算法程序
上传时间： 2015-09-30
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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，粒子群算法求解可靠性优化问题
上传时间： 2016-12-09
上传用户：星仔
：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。
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上传时间： 2014-01-12
上传用户：caiiicc
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。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
参考文献：M.Rostami Shahrbabak and H.Nezamabadi-pour, " A New Approach to Binary PSO Algorithm" 14th Iranian Conference on Electrical Engineering, may 2006.
上传时间： 2020-02-16
上传用户：Emperor翔
本书介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号，因传感器是将输人的非电量转化为电学量的元件，要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量，以达到测量的最终目的，这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法．例如规范化多项式拟合法、输人－输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。本书重点就是结合实际应用介绍这些算法，书中有的算法是本书作者独创的。此外本书还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程、从而可实现传感器的补偿，以提高其测量精度。
上传时间： 2022-07-05
上传用户：qingfengchizhu
本书以群智能优化算法中的粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法为主线，着重阐述了PSO算法的基本原理、改进策略，从解空间设计、粒子编码以及求解流程等方面进行了详细设计与阐述。
上传时间： 2015-03-14
上传用户：wd450725076
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。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：alibabamama
群智算法的ppt。大家都知道群智算法，比如蚁群算法，如果想了解更多原理请看此幻灯片。
上传时间： 2015-08-09
上传用户：彭玖华
