粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）(PSO)

最新推荐文章于 2025-03-28 22:47:05 发布
最新推荐文章于 2025-03-28 22:47:05 发布
阅读量1.2k 收藏 5
点赞数
分类专栏： 智能计算 文章标签： 启发式算法
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/Liu_Ning_666/article/details/116712687
版权

（Compact Particle Swarm Optimization）cPSO

紧凑粒子群优化算法(cPSO)采用了典型的粒子群优化(PSO)算法的搜索逻辑，但与经典的PSO算法不同的是，该算法不使用粒子群，也不存储位置和速度。相反，cPSO采用了种群行为的概率表示。这种表示允许对整个算法功能进行适度的内存使用，能大大减少内存的使用。

下面介绍几种经典的PSO算法：

基本PSO算法速度和位置的更新方案：
在这里插入图片描述
标准PSO算法速度和位置的更新方案：
在这里插入图片描述
APSO：APSO

带有收缩因子的PSO算法：K为收缩因子，一般取c1=c2=2.05,所以 φ \varphi

最低0.47元/天 解锁文章
带收缩因子的粒子群优化算法（PSO）Matlab实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-04 400
而PSO算法是粒子群优化算法的一种扩展形式，在标准PSO算法的基础上，增加了一个“收缩因子”，可以更好地控制每个粒子的搜索速度和范围。本文详细介绍了带收缩因子的PSO优化算法的原理和Matlab实现方法，并提供了相应的源代码。通过调整学习因子和惯性权重，同时增加收缩因子的影响，带收缩因子的PSO算法可以更好地控制搜索速度和范围，从而更快地找到全局最优解。而带收缩因子的PSO算法则在此基础上加入了一个收缩因子，用于调控每个粒子的搜索范围和速度。带收缩因子的粒子群优化算法（PSO）Matlab实现。
带收缩因子的粒子群优化算法（PSO）的Matlab实现
CyberXZ的博客
09-10 202
PSO算法中的每个个体被称为粒子，它们通过搜索空间中的位置和速度进行搜索，并通过与邻近粒子的信息交流来更新自身位置和速度。PSO算法的一个常见改进是引入收缩因子（constriction factor），用于调整粒子速度的更新方式，以提高算法的收敛性和搜索能力。速度也是一个二维向量，表示粒子在搜索空间中的移动方向和速度。在每次迭代中，我们需要更新粒子的位置和速度，并根据目标函数的值来更新最优解。在每次迭代中，我们需要更新粒子的位置和速度，并根据目标函数的值来更新最优解。Step 2: 初始化粒子群。
Particle Swarm Optimization（粒子群算法原版论文）
10-26
Particle Swarm Optimization（粒子群算法原版论文）（James Kennedy and Russell Eberhart） 经典
【粒子群算法】particle swarm optimization
qq_51082388的博客
06-12 539
1995年被提出，源于对鸟群扑食的行为研究。 许多问题最终被归结于优化问题。为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，例如爬山法、遗传算法、神经网络算法等。1.寻找全局最优点。 2.要有较高的收敛速度。在这里，每个优化问题的解都是搜寻空间中的一只鸟，我们称之为“粒子”。............
经典优化算法：粒子群优化算法（Particle swarm optimization，PSO）
最新发布
yuchunyu12的博客
03-28 1335
粒子群优化算法是1995年发表在“Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks”的优化算法，至今直接引用3w+，是最经典的优化算法之一。
Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战
qilie_32的博客
09-12 2446
Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战
带收缩因子的PSO优化算法
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-31 2571
%--ARPOS %--带有收缩因子，并保证种群的多样性的微粒群算法解决有约束的情况-- %清除屏幕 clc clear %-----------------------------参数设置------------------------------------- c1 = 2; % 学习因子1 ，一般在[0,2] c2 = 2; % 学习因子2 ，一般在[0,2] % c1 = 2.04344; %学习因子1 ，一般...
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带注释）
qq_51929160的博客
04-10 8428
粒子群优化算法（ PSO）是一种基于群体智能的优化方法，受鸟群觅食行为的启发而开发。它通过模拟一群粒子在解空间中的搜索行为来寻找最优解，每个粒子代表一个潜在的解决方案。粒子们根据自身找到的最佳位置（个体最优）和整个群体中的最佳位置（全局最优）来更新自己的速度和位置。PSO的显著优点包括实现简单、不需要目标函数的梯度信息、以及参数调整少，使其成为解决非线性和复杂优化问题的有效工具。PSO广泛应用于机器学习、工程设计和其他科学领域。
粒子群优化算法 PSO算法（Particle Swarm Optimization）Python示例代码
08-10
# 粒子群优化算法 PSO算法（Particle Swarm Optimization）Python示例代码 粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于解决各种优化问题。PSO算法通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为，逐步搜索问题的...
粒子群优化算法Particle swarm optimization algorithm
09-20
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由James Kennedy和Russell Eberhart于1995年提出。该算法受到鸟群捕食行为的启发，模拟了群体中个体间的交互和学习过程，以...
MATLAB实现粒子群算法 Particle Swarm Optimization【数学建模、科学计算算法】.zip
04-14
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。该算法模仿了鸟群或鱼群的集体行为，通过群体中的每个粒子相互协作寻找全局最优解。在MATLAB中...
粒子群算法.docx 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，受到鸟群或鱼
03-28
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，受到鸟群或鱼群等群体行为的启发。该算法通过模拟群体中个体之间的合作和竞争来搜索最优解。粒子群算法通常用于解决连续优化问题。 ### 工作原理：...
PSO&CPSO_CPSO_PSO_stock62t_自适应_
09-30
pso算法是一种元启发式算法，具有很强的自适应性和自组织性。
收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群
12-10
收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群，这是其matlab源代码
cpso matlab,CPSO程序分享
weixin_34790851的博客
03-28 638
function [gbest,gbestval,fitcount]= CPSO_func(fhd,Max_FES,Particle_Number,Dimension,VRmin,VRmax,varargin)% CPSO - Function% Version : 1.02% Originally Designed by J. J. Liang% Revised by C. Chen in Ap...
探索多元化优化算法：改进粒子群算法、遗传粒子群优化算法GAPSO与混沌粒子群算法CPSO在matlab程序中的应用，探索优化算法进化之路：改进粒子群算法与遗传粒子群优化算法GAPSO，CPSO与mat
FPylUUlN的博客
06-24 908
因此，学者们提出了多种改进的粒子群算法，其中包括遗传粒子群优化算法（Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization, GAPSO）和混沌粒子群算法（Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO）。在CPSO中，粒子的位置和速度信息受到混沌序列的影响，从而使粒子的运动更加随机和无序。本文通过介绍遗传粒子群优化算法和混沌粒子群算法，并结合Matlab程序进行分析，展示了这两种改进算法的优势和应用场景。
【PSO TSP】粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离）【含Matlab源码 5018期】
Matlab912100926的博客
08-17 808
粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
常用智能优化算法改进策略---变异篇（五种变异策略）可用于改进所有智能算法，让小白也会改进智能算法。...
热门推荐
woaipythonmeme的博客
10-13 1万+
本期文章将讲述常用智能优化算法改进策略---变异篇，一共包含五种常见的变异策略：高斯变异，t分布扰动变异，自适应t分布扰动变异，柯西变异，差分变异。五种策略可以方便移植到其他智能算法的改进中！为了方便大家对变异策略的深入了解，作者将在简单易懂的粒子群算法教大家如何运用这五种策略，今后也方便大家移植到别的智能算法中。高斯变异：高斯函数如下：带入粒子群算法中如下：t分布扰动变异：带入粒子群算法中如下：...
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