PSO
粒子群优化（PSO）算法是一种高效的全局优化技术，广泛应用于电子工程、信号处理及控制系统设计等领域。通过模拟鸟群觅食行为，PSO能够快速找到复杂问题的最优解，特别适合解决非线性、多峰值问题。掌握PSO不仅能够提升您的算法设计能力，还能在实际项目中实现更优性能。本站提供328个精选PSO相关资源，包括...
PSO 全部资料 319 份
基于PSO和SVM的发酵过程建模与优化控制
针对微生物发酵过程的建模与优化控制问题，利用支持向量机理论进行发酵过程的建模，并提出采用粒子群优化算法对支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整。仿真结果表明参数优化调整后得到的模型能取得更...
基于NN改进PSO算法的机器人路径规划
本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法。通过神经网络改进的微粒群算法，充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函数的准确性。通过神经网络描述机器人工作...
基于PSO的新算法在库存分类中的应用
本文提出了基于粒子群（PSO）的训练ANN 的新算法，以此为基础建立了对库存品进行ABC 分类的模型。新算法充分结合了PSO 与BP 两者的优势，在训练过程中能同时优化权值以及神经元log-Sigmo...
基于改进PSO算法的QOS选播流路由的研究
选播是一种网络通信服务，在视频流点播等领域发挥重要作用。该文采用改进的粒子群算法（PSO）优化QOS 服务，比如端到端延迟，服务器负载，网络流量。该算法采用节点序列编码方案，将离散的组合优化转...
使用pso求最小化一函數 matlab程式碼
使用pso求最小化一函數 matlab程式碼，寫的非常簡潔(不到100行)，且還包括了2維的圖形展示，和大家分享參考!!! 一起學習matlab和各種optimize methods 最小化...