粒子群优化算法的MATLAB实现下载 [问题点数:0分]

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粒子群优化算法的MATLAB实现
<em>粒子群优化算法</em>的mtlab实现的m文件,只是最基本的<em>粒子群优化算法</em>,可当为粒子群的matlb工具使用~
粒子群优化算法matlab实现
本ZIP文件中包括<em>粒子群优化算法</em>的<em>matlab实现</em>代码,另外提供了机遇PSO算法的图像聚类code。<em>粒子群优化算法</em>作为群智能优化算法领域的经典、重要算法,由于算法的高效性,应经在全局优化领域占有重要地位。
标准粒子群优化算法的MATLAB实现
里面介绍了粒子群算法的MATLAB源程序,已经误差计算等。对于想学习PSO算法的人有一定帮助
基本粒子群优化算法(PSO)的matlab实现
<em>粒子群优化算法</em>是一种模拟鸟群社会行为的群体搜素算法。它分为全局最佳粒子优化和局部最佳粒子优化,对于全局最佳PSO,或者叫做gbest PSO,每个粒子的邻域都是整个群,其算法伪代码如下: 创建并初始化一个n维的粒子群 repeat for 每个粒子i=1,2,…n do //设置个体最佳位置 if f(i)<y then
粒子群优化算法PSO的Matlab实现代码
基本的<em>粒子群优化算法</em>PSO的Matlab实现代码,很实用的呢
二维粒子群优化算法的源程序,用matlab实现的。
二维<em>粒子群优化算法</em>的源程序,用<em>matlab实现</em>的。二维<em>粒子群优化算法</em>的源程序,用<em>matlab实现</em>的。二维<em>粒子群优化算法</em>的源程序,用<em>matlab实现</em>的。二维<em>粒子群优化算法</em>的源程序,用<em>matlab实现</em>的。
粒子群优化算法粒子群优化算法
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粒子群优化算法
粒子群算法在电网中的调度
Matlab粒子群优化算法-粒子群优化算法.rar
Matlab<em>粒子群优化算法</em>-<em>粒子群优化算法</em>.rar <em>粒子群优化算法</em>
粒子群优化算法
粒子群算法的各种matlab代码,有多种function实例。包括解决约束类问题
粒子群优化算法~~~~~
关于粒子群的很好的教程。内容非常详尽~~很有用~~~~~
粒子群优化算法matlab实现程序,有详细注释,可以直接运行
<em>粒子群优化算法</em>,<em>matlab实现</em>程序,有详细注释,可以直接运行。想学习pso算法的可以<em>下载</em>。
粒子群优化算法程序
这是个粒子群优化程序,里面有测试函数,我自己试用过,基本没什么问题,有个小地方自己调试下就好了!
标准粒子群优化算法
标准<em>粒子群优化算法</em>,利用matlab编写的。
遗传算法和粒子群优化算法
这个算法是遗传算法和<em>粒子群优化算法</em>相互结合的matlab程序,优化效率提高很多,不会陷入局部最优
粒子群优化算法(PSO)
<em>粒子群优化算法</em>(PSO) package psoo; public class PSO { Particle particles[]; Particle globalBestParticle; Function function; /** * 构造粒子群 * * @param size粒子的个数 */ public PSO(int size, int dim, Fu...
粒子群优化算法的详解
详细介绍了粒子群的算法的流程,背景,及一些程序
粒子群优化算法应用研究
将<em>粒子群优化算法</em>应用到到二维Toy模型中进行蛋白质折叠结构预测,提出了一种随机扰动<em>粒子群优化算法</em>, 并与爬山算法、模拟退火算法融合,给出了在Fibonacci测试序列及真实蛋白质序列上的测试结果,取得了良好的效果。
不同粒子群优化算法
好几种不同的粒子群算法的MATLAB代码,有需要的可以<em>下载</em>
粒子群优化算法代码
粒子群是一种优化算法,其代码我将给大家上传网上,供大家参考。
粒子群优化算法PPT
粒子群算法 ppt<em>粒子群优化算法</em>(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),由Eberhart博士和kennedy博士于1995年提出 (Kennedy J,Eberhart R. Particle swarm optimization.Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks.1995.1942~1948.)。源于对鸟群捕食的行为研究。<em>粒子群优化算法</em>的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
改进粒子群优化算法..
基于量子粒子群的改进投影寻踪聚类算法,多次仿真实验证明此算法有效、可行。并进一步运用该算法对生物信息学中的数据进行聚类分析,如乳腺癌细胞,Iyer基因表达谱数据,结果仍然比较理想。此后,将进一步深化聚类算法在生物学领域中的应用。
粒子群优化算法.ppt
粒子群算法的ppt,介绍的很全面
粒子群优化算法源码下载
求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域,但是对于不同的最优化问题,遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子,甚至要开发新的进化操作;另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以,寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解,已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等,但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质,同时又能以较大的概率收敛于全局最优解,所以用进化算法求解约束优化问题已是一个很有意义的研究方向。用进化计算求解约束优化问题时,最基本的思想就是:首先设法把个体带入可行域,然后再在可行域内找到尽可能好的解。求解约束优化问题最困难的主要是对约束条件的处理。目前,使用最广泛的对约束条件的处理方法是惩罚函数法。基于惩罚函数的进化算法一般来说都包含有许多惩罚系数,在实际应用时,只有正确设置这些系数才可能获得可行解,而要获得适当的惩罚系数则需要大量的实验为基础。在科学实践、工程系统设计及社会生产和经济发展中还有一类很常见到优化问题:多目标优化问题,因此研究多目标优化问题具有十分重要的意义。由于多目标优化问题不存在唯一的全局最优解,所以求解多目标优化问题实际上就是要寻找一个解的集合。传统的多目标优化方法是将多目标问题通过加权求和转化为单目标问题来处理的。但是,这种方法要求对问题本身有很强的先验认识,难以处理真正的多目标问题。进化计算由于其是一种基于种群操作的计算技术,可以隐并行的搜索解空间中的多个解,并能利用不同解之间的相似性来提高其并发求解的效率,因此进化计算比较合求解多目标优化问题。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)经济论文www.youzhiessay.com。 算法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种优化算法。它是对生物群体的社会行为进行的一种模拟,它最早源于对鸟群觅食行为的研究。在生物群体中存在着个体与个体、个体与群体间的相互作用、相互影响的行为,这种行为体现的是一种存在于生物群体中的信息共享的机制。PSO算法就是对这种社会行为的模拟,即利用信息共享机制,使得个体间可以相互借鉴经验,从而促进整个群体的发展。 PSO算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)类似,也是一种基于迭代的优化工具,系统初始化为一组随机解,通过某种方式迭代寻找最优解。但PSO没有GA的“选择”、“交叉”、“变异”算子,编码方式也比GA简单。并且很多情况下要比遗传算法更有效率,所以基于粒子群算法处理优化问题中的是一个很有意义的研究方向。由于PSO算法容易理解、易于实现,所以PSO算法发展很快。在函数优化、系统控制、神经网络训练等领域得到广泛应用。 因此,本文在PSO算法基础上对PSO算法处理优化问题的能力及基于PSO算法,毕业论文网www.594wm.com,求解约束优化问题和多目标优化问题进行了深入研究。主要体现在以下几个方面:第一、介绍了有关<em>粒子群优化算法</em>的背景知识,阐述了算法产生的基础。 接着讨论了<em>粒子群优化算法</em>的发展和基本原理,并给出了算法的流程。通过对算法公式和参数设置进行的综合分析以及和其它优化算法进行比较,给出了<em>粒子群优化算法</em>实际使用时的指导原则。并讨论了算法在一些领域中的成功应用。第二、就<em>粒子群优化算法</em>在求解最优化问题中的应用,对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于<em>粒子群优化算法</em>的不同的求解方法。对于无约束优化问题,本文直接用目标函数作为适应度函数,采用实数编码。对于约束优化问题,本文采用一种惩罚函数作为<em>粒子群优化算法</em>的适应度函数。 对两种问题分别应用了不同的测试函数对其进行了测试,结果表明了<em>粒子群优化算法</em>求解最优化问题的可行性。第三、针对约束优化问题本文在引入了半可行域的概念的基础上提出了竞争选择的新规则,并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数。并且本文规定了半可行解性质:半可行解优于不可行解,但劣于可行解。在半可行域内个体可直接用目标函数来评价。第四、结合<em>粒子群优化算法</em>本身的特点,本文设计了选择算子对半可行域进行操作,从而提出了利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法。 第五、由于多目标优化问题和单目标优化问题是有本质的区别的:前者一般是一组或几组连续解的集合,而后者只是单个解或一组连续的解,所以PSO算法不能直接应用于多目标优化问题。因此本文对PSO全局极值和个体极值选取方式做了改进,提出了最优解评估选取的PSO算法,用于对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索。实验结果证明了算法的有效性。粒子群算法的收敛性、基于粒子群算法求解不连续、多可行域的约束优化问题、基于粒子群算法求解高维多目标优化问题是本文的后续研究工作。
粒子群优化算法PSO
最新的<em>粒子群优化算法</em>教材;全面阐述了<em>粒子群优化算法</em>的发展过程以及作者自己的研究成果,包含大量PSO与其他算法的性能比较;是一本由浅入深的PSO基础教材。
遗传算法-粒子群优化算法
附件介绍了 两种混合智能算法,粒子群算法-遗传算法可以保证在算法全局搜索能力的基础上提高收敛速度。
多目标粒子群优化算法
MOPSO源代码,双目标,无约束,相对简单,适合初学者学习用
粒子群优化算法编码
资源简答,内容相对短小精悍,更有利于初学者对于该算法的掌握。该算法对于一些基本的需求都能得到满足,且对需承载的平台要求不高。希望能对初学者有一点帮助!
粒子群优化算法综述
关于<em>粒子群优化算法</em>,群智能决策方面的一些概括介绍
粒子群优化算法(十三种)
13种<em>粒子群优化算法</em>,包括协同,混合,局部,全局,繁殖等13种<em>粒子群优化算法</em>,包括协同,混合,局部,全局,繁殖等13种<em>粒子群优化算法</em>,包括协同,混合,局部,全局,繁殖等
免疫粒子群优化算法
基于免疫<em>粒子群优化算法</em>的排课系统实现人机交互的排课系统
PSO-粒子群优化算法
PSO算法 粒子集群算法1. 常见的群体智能优化算法分类常见的群体智能优化算法主要有如下几类:  (1)蚁群算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)[1992年提出];  (2)<em>粒子群优化算法</em>(Particle Swarm Optimization,简称PSO)[1995年提出](简单易于实现,也是目前应用最为广泛的群体智能优化算法);  (3)菌群优化算法(Bacteri
自适应变异的粒子群优化算法
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的<em>粒子群优化算法</em>(A ,s0).该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了<em>粒子群优化算法</em>跳出局部最优解的能力。
粒子群优化算法C++
标准的<em>粒子群优化算法</em>,C++语言编写,我在别处找到的资源哦。
改进的粒子群优化算法
改进的<em>粒子群优化算法</em> ,<em>粒子群优化算法</em>是一种基于群体的自适应搜索优化算法,存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极
粒子群优化算法(pdf)
很有参考价值的文献!是一份pdf文献,希望对您有用哦!
基本粒子群优化算法
<em>粒子群优化算法</em>源于对鸟群捕食的行为研究,是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。在MATLAB环境中用m语言编程实现了PSO。
pso粒子群优化算法
<em>粒子群优化算法</em>(Partical Swarm Algorithm,pso)这个算法的原理很简单,思路就是不断地迭代,直到寻得最优解为止,很多书上都有该算法的介绍,此外matlab也自带了算法的函数:pso(),这里我自己写了一个小小的程序来实现算法。 算法的应用背景:对于函数 y=1-cos(3x)*exp(-x), 函数曲线如下,观察可知在横轴约为 x=0.9350~0.9450的地方出现曲线
粒子群优化算法研究
概念概念
CUDA粒子群优化算法
CUDA平台加速<em>粒子群优化算法</em>(pso),自己实现,结构清晰,加速比可达到10倍左右,适合初学者,因为还有一定的优化空间。
粒子群优化算法应用
<em>粒子群优化算法</em>在节能控制当作用的应用<em>粒子群优化算法</em>在节能控制当作用的应用
粒子群优化算法2
该程序是基于java平台开发的<em>粒子群优化算法</em>的实现,本程序通过多次迭代的方法,最终收敛到一个准确的值。本程序以最优的方法实现<em>粒子群优化算法</em>。
计算智能----粒子群优化算法
    大自然是我们的老师,生物的进化过程、群体智能活动为我们设计一个又一个优化算法提供了灵感的源泉。<em>粒子群优化算法</em>(PSO)就是仿生算法的一个著名代表。它是一种群体智能的随机搜索算法。             粒子群算法的两个重要公式分别是速度更新公式和位置更新公式。每个粒子在进化的过程中需要维护两个向量,一个是速度向量V=[v1,v2,....vn],一个是位置向量X=[x1,x2,.......
粒子群优化算法 ppt
<em>粒子群优化算法</em>(详细易懂,很多例子)<em>粒子群优化算法</em><em>粒子群优化算法</em>
粒子群优化算法MATLAB代码
基础粒子群matlab代码,附带详细步骤说明
Matlab粒子群优化算法
利用matlab写了<em>粒子群优化算法</em>的一个脚本文件,每行代码都有详细注释,可以根据代码内容自行修改,实现自己需要的功能
Deap: 粒子群优化算法
Source Code #!usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 _*- """ @author:fonttian @file: Particle Swarm Optimization Basics.py @time: 2017/10/15 """...
粒子群优化算法-PSO
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 10 dim = 2 iter_times = 100 def function(vec):     return vec[0]**2+vec[1]**2-5 def initSwarm(N,dim):     x = np.random.random((N,dim))     v ...
PSOtoolbox-粒子群优化算法
matlab编写的<em>粒子群优化算法</em> This toolbox has all the code that is required to run a weighted-PSO on your system. It also supports social neighborhood model. If you have studied PSO theoretically and are anxious to see how it works, then download the toolbox right away. If you have been working with GAs, Swarm Intelligence or other evolutionary or social algorithms, then you may also want to study PSO. It is faster than GAs and has similar (only slightly inferior) performance. If you have been using PSO for some time, then you would definitely want to download the toolbox and modify the code to test u'r variants.
数字信号处理及MATLAB实现及MATLAB实现
数字信号处理及MATLAB实现 书上的代码
matlab实现
<em>matlab实现</em>.doc
粒子群优化算法的寻优算法
<em>粒子群优化算法</em>的寻优算法 适用于非线性函数极值寻优
粒子群优化算法演示及matlab源程序
为了让广大学者更直观的了解例子群算法,作者编制了粒子群算法演示程序,能够直观的观察例子群算法的寻优过程,并提供了源程序,供广大学者学习交流。
粒子群优化算法及其应用综述
<em>粒子群优化算法</em>及其应用综述 粒子群是非常实用的优化算法广泛应用于各个行业
二进制粒子群优化算法源码
针对解形式为二进制编码形式的问题的<em>粒子群优化算法</em>matlab源码
粒子群优化算法论文(带程序)
很不错的一个论文 详细的介绍了粒子群算法 及其参数设置
Windows7封装下载
制作Windows7封装系统详细图文教程 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u010010626/5174707?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u010010626/5174707?utm_source=bbsseo[/url]
P3学习培训教程下载
P3工程计划管理软件学习,方便工程过程的施工管理。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u010202473/5231195?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u010202473/5231195?utm_source=bbsseo[/url]
多项式加法下载
多项式加法#include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include<malloc.h> #define Length sizeof(struct node) #define NULL 0 struct node 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u010636783/5350490?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u010636783/5350490?utm_source=bbsseo[/url]
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