粒子群算法

最新推荐文章于 2025-07-08 16:08:32 发布
最新推荐文章于 2025-07-08 16:08:32 发布
阅读量139 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 优化算法 文章标签： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Han_torch/article/details/118697315

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解。

这些鸟不停改变自己在空中飞行的位置与速度。

 就是模仿鸟类飞行会有一个惯性，然后对于它下一步走动有个体最优，群体最优的一个走法，那么最后的结果就是惯性+个体最优+群体最优的一个综合走势。

B站视频链接：视频去哪了呢？_哔哩哔哩_bilibili

MATLAB 粒子群算法，例题与常用模版
zhaohaibo的博客
09-06 10万+
MATLAB 粒子群算法 本文学习自：Particle Swarm Optimization in MATLAB - Yarpiz Video Tutorial 与《精通MATLAB智能算法》 1. 简介： Particle Swarm Optimization ，粒子群优化算法，常用来找到方程的最优解。 2. 算法概述： 每次搜寻都会根据自身经验（自身历史搜寻的最优地点）和种群...
粒子群算法简介
qq_43331150的博客
05-21 2004
粒子群算法简介 前言 本文内容借鉴于 刘衍民的博士论文:“粒子群算法的研究及应用”. 现有的大多数群智能算法,如:乌鸦算法、鸽子算法、蚁群算法、萤火虫算法和灰狼优化算法等，都可以归类为粒子群算法.(个人觉得,这些算法就是整个稀奇古怪的名字,颇有舞文弄墨,强造创新点之嫌,其算法本质仍为粒子群算法). 粒子群算法与遗传算法最大的不同之处在于,不使用交叉和变异等进化算法产生后代,而是根据种群中其他粒子的分布来更新粒子的位置. 粒子群算法及其基础理论 粒子群算法是一种基于种群的智能算法,种群中每个成员叫做粒子,代表
强化学习经典算法笔记(十)：使用粒子群算法训练Policy智能体
hhy_csdn的博客
06-16 3264
强化学习经典算法笔记(十)：使用粒子群算法训练Policy智能体 本文使用粒子群算法训练了一个小型Actor网络，共226个参数，完美解决了CartPole游戏。 粒子群算法实现 群体智能算法采用最简单的粒子群优化算法（PSO）。Python实现如下： class PSO(object): def __init__(self, population_size, max_steps, dim=2, x_bound=[-10,10]): self.w = 0.6
PyTorch学习之 torch.optim 的6种优化器及优化算法介绍
地山谦的博客
04-16 3万+
1. PyTorch 中的optimizer import torch import torch.nn.functional as F import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 结合PyTorch中的optimizer谈几种优化方法 1.1 SGD(stochasti...
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）
xiaofalu的博客
09-06 2万+
　粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少、简单易行，收敛速度快...
最优化算法之粒子群算法（PSO）
热门推荐
青萍之末的博客
08-03 45万+
一、粒子群算法的概念   粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：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...
【经典算法】有趣的算法之---粒子群算法梳理
胡侃有料的博客
01-17 9875
粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种用于解决优化问题的元启发式算法。它通过模拟鸟群或鱼群中的行为来进行优化搜索。在粒子群算法中，问题的潜在解被表示为一群粒子。每个粒子代表一个候选解，并根据其自身的经验和群体的信息进行移动和调整。粒子的位置表示候选解的特征向量，速度表示粒子在搜索空间中的移动方向和速度。粒子群算法广泛应用于各种优化问题，如函数优化、神经网络训练、组合优化等。它是一种简单且易于实现的优化算法，具有全局搜索能力和较好的收敛性。
粒子群算法（PSO）
太可惹的博客
07-25 1万+
粒子群优化算法来源于鸟类群体活动的规律性，进而利用群体智能建立一个简化的模型。它模拟鸟类的觅食行为，将求解问题的搜索空间比作鸟类的飞行空间，将每只鸟抽象成一个没有质量和体积的粒子，用它来表征问题的一个可能解，将寻找问题最优解的过程看成鸟类寻找食物的过程，进而求解复杂的优化问题。粒子群优化算法与其他进化算法一样，也是基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解的搜索。
粒子群算法Java实现
weixin_42496466的博客
06-03 1489
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种受到自然界群体行为启发的优化算法，由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出。该算法模拟了鸟类或其他动物群体（如鱼群）的社会和集体行为，来寻找复杂问题的最优解。
代码 离散粒子群算法DPSO优化代码
06-04
代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子...
基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rar_PID 粒子群_优化PID matlab_粒子群pid控制_粒子群算法 PID_
07-15
标题中的“基于粒子群算法的PID控制器优化设计”是指在控制系统中使用粒子群优化算法（PSO）来改进传统的比例积分微分（PID）控制器的参数设置，以达到更好的控制性能。粒子群算法是一种仿生优化算法，源自对鸟群或...
粒子群算法求解机器人路径规划,粒子群算法的流程,Python
09-10
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群群体行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它被广泛应用于解决复杂的连续函数优化、工程设计问题以及路径规划等领域，如...
Simulink粒子群算法（PSO）整定PID参数（附代码和讲解）
10-28
【Simulink】粒子群算法（PSO）整定PID参数是一种使用智能优化技术来自动调整PID控制器参数的方法。粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最初由Eberhart和Kennedy在1995年提出。它通过模拟鸟群寻找食物...
蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-05 867
蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
347. 前K个高频元素
最新发布
Z_H86的博客
07-08 78
有了所有元素的出现次数，我们只需要知道出现的最高次数maxCnt，然后创建一个长度为maxCnt+1的数组buckets用来存储出现次数相同的元素。buckets[i]表示出现次数为i的所有元素。给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。要返回出现频率前k高的元素，那么我们首先肯定要知道每个元素出现的次数，我们可以借助Map来实现。输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2。最后倒序遍历bucket，输出前k个元素即可。
二叉树题解——将有序数组转换为二叉搜索树【LeetCode】传统解法
chao_789的博客
07-04 557
选择任意一个中间位置数字作为根节点，则根节点的下标为 mid=(left+right)/2 和 mid=(left+right+1)/2 两者中随机选择一个，此处的除法为整数除法。选择中间位置右边的数字作为根节点，则根节点的下标为 mid=(left+right+1)/2，此处的除法为整数除法。选择中间位置左边的数字作为根节点，则根节点的下标为 mid=(left+right)/2，此处的除法为整数除法。
LeetCode 740.删除并获得点数
qq_57349657的博客
07-04 393
入门DP：打家劫舍：删除并获得点数
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值