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遗传算法<b>粒子群</b>算法

  • 粒子群算法的方法

    粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。

    标签: 粒子群算法

    上传时间: 2017-09-18

    上传用户:yinfanghao

  • 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

    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

  • 一系列好用的用户友好的启发式优化算法

    一系列好用的用户友好的启发式优化算法,包括非自适应算法,基于模拟退火算法的种群算法,基本遗传算法,差分进化算法以及粒子群优化算法。此外,也包括神圣算法,它利用了所有这些优化算子,虽然有时交换种群之间的不同算法。

    标签: 用户 启发式 优化算法

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:13160677563

  • 出版社:高等教育出版社 作者:汪定伟 简介 高等教育出版社2007年4月出版。 本书主要介绍近年来产生的多种智能优化算法

    出版社:高等教育出版社 作者:汪定伟 简介 高等教育出版社2007年4月出版。 本书主要介绍近年来产生的多种智能优化算法,包括遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群优化算法、粒子群优化算法、捕食搜索算法和动态进化算法等算法的产生、算法的基本思想和理论、算法的基本构成、计算步骤、主要的变型算法及几个数值举例...

    标签: 2007 出版社 优化算法

    上传时间: 2014-11-14

    上传用户:helmos

  • 基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

    模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。

    标签: 粒子群 模糊 均值聚类 图像分割

    上传时间: 2013-10-25

    上传用户:llandlu

  • 粒子群优化解决旅行商问题

    该代码目的是要用PSO粒子群优化算法来解决TSP旅行商问题,可以动态变化

    标签: 粒子群优化 旅行商问题

    上传时间: 2018-05-23

    上传用户:zhaoliangseu

  • IIR数字滤波器优化设计及FPGA仿真验证.rar

    IIR数字滤波器是冲激响应为无限长的一类数字滤波器,是电子、通信及信号处理领域的重要研究内容,国内外学者对IIR数字滤波器的优化设计进行了大量研究。其中,进化算法优化设计IIR数字滤波器虽然取得了一定的效果,但是其也有自身的一些不足;另外,基于粒子群算法以及人工鱼群算法的IIR数字滤波器优化设计也取得了较好的效果。但这些方法都是将多目标优化问题转化为单目标优化问题,这种方法是将每个目标赋一个权值,然后将这些赋了权值的目标相加,把相加的结果作为目标函数,在此基础上寻找目标函数的最小值,这样做造成的问题是可能将其中的任何一种满足目标函数值最小的情况作为最优解,但实际上得到的不一定是最优解。也就是说,单目标的方法难以区分哪一种情况为最优解,这样的寻优模型从理论上来说是难以得到最优解的。另外,在将多目标转化为单目标时,各个目标的权值难以确定,而且最终只能得到唯一解。针对这些问题,本文在研究传统遗传算法、进化规划算法以及量子遗传算法的IIR数字滤波器优化设计的基础上,将重点研究IIR数字滤波器的粒子进化规划优化、遗传多目标优化以及量子多目标优化。另外,由于在通信系统中IIR数字滤波器有广泛应用,并且大量采用FPGA实现,多目标优化方法得到的滤波器性能也值得验证,因此,对多目标优化方法得到的IIR数字滤波器系数进行FPGA仿真验证有重要的现实意义。 @@ 论文的主要工作及研究成果具体如下: @@ 1.分析IIR数字滤波器的数学模型及其优化设计的参数;针对低通IIR数字滤波器,采用遗传算法及量子遗传算法对其进行优化设计,并给出相应的仿真结果及分析。 @@ 2.针对使用进化规划算法优化设计IIR数字滤波器时容易陷入局部极值的问题,研究粒子进化规划算法,并将其应用于IIR数字滤波器的优化设计,该算法将粒子群优化算法与进化规划算法相结合,继承了粒子群算法局部搜索能力强和进化规划算法遗传父代优良基因能力强的优点。将这种新的粒子进化规划算法应用于IIR低通、高通、带通、带阻数字滤波器的优化设计,显示了较好的效果。 @@ 3.优化设计IIR数字滤波器时,通常将多目标转化为单目标的优化问题,这种方法虽然设计简单,但是在将多目标转化为单目标时,各个目标的权值难以确定,而且最终只能得到唯一解,不能提供更多的有效解给决策者。针对常 用基于单目标优化算法的不足,在分析IIR数字滤波器优化模型和待优化参数的基础上,本文研究遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法,该方法将多个目标值直接映射到适应度函数中,通过比较函数值的占优关系来搜索问题的有效解集,使用这种方法可以求得一组有效解,并且将多目标转化为单目标的优化方法得到的唯一解也能被包括在这一组有效解中。@@ 4.将量子遗传算法应用于IIR数字滤波器多目标优化设计,研究量子遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法,并将优化结果与传统遗传算法的多目标优化方法进行了比较。仿真结果表明,在对同一种滤波器进行优化设计时,使用该方法得到的结果通带波动更小,过渡带更窄,阻带衰减也更大。 @@ 5.针对IIR数字滤波器的硬件实现问题,在对IIR数字滤波器的结构特征进行分析的基础上,分别采用遗传多目标优化方法量子多目标方法优化设计IIR数字滤波器的系数,然后针对两组系数进行了FPGA( Field-Programmable GateArray,现场可编程门阵列)仿真验证,并对两种结果进行了对比分析。 @@关键词:IIR数字滤波器;优化设计

    标签: FPGA IIR 数字滤波器

    上传时间: 2013-06-09

    上传用户:熊少锋

  • 一个遗传粒子群算法原代码

    一个遗传粒子群算法原代码,十分难得,抓住机会学吧。

    标签: 粒子群算法 代码

    上传时间: 2015-05-08

    上传用户:star_in_rain

  • PSO(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法).

    PSO(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法).

    标签: PSO 粒子群算法 改进GA 算法

    上传时间: 2014-10-13

    上传用户:ynwbosss