基于竞争学习优化的粒子群算法 - MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布
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本文介绍了一种基于竞争学习的改进粒子群算法，旨在解决传统算法易陷入局部最优的问题。该方法在更新粒子速度和位置时考虑邻域内最优粒子的影响，以提升全局最优化能力。并提供了MATLAB实现代码。

基于竞争学习优化的粒子群算法 - MATLAB实现

粒子群算法是一种基于群体智能的全局优化算法，广泛应用于函数优化、机器学习和神经网络设计等领域。然而，传统的粒子群算法容易陷入局部最优解，难以实现全局最优化。为了解决这一问题，本文将介绍一种基于竞争学习的改进粒子群算法，并给出MATLAB实现代码。

算法描述：

  1. 初始化种群和速度
  2. 计算适应值
  3. 对于每个粒子，更新速度和位置
  4. 判断是否处于最优解，如果是则更新最优解
  5. 重复步骤2-4直到满足停止条件

改进之处在于更新速度和位置时引入了竞争学习策略，即不仅考虑个体和全局最优解的影响，还考虑邻域内其他粒子的影响。具体而言，对于每个粒子，选择邻域内最优的粒子作为其竞争对手，并从其位置和速度中获取信息，更新自身速度和位置。这样可以防止算法陷入局部最优解，提高全局最优解的搜寻能力。

MATLAB代码如下：

function [gbest,gbval] = clpsotoolbox
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基于竞争学习的粒子群优化算法——MATLAB实现
带你成为别人眼中的大佬！
07-01 179
本文介绍了一种基于竞争学习的粒子群优化算法，并给出了该算法的MATLAB实现代码。在更新粒子的位置和速度时，我们引入竞争机制，即在所有粒子中随机选择两个来进行竞争，胜出的粒子会对当前粒子的位置和速度产生影响。如果胜出的粒子的适应度值比当前粒子的适应度值更低，则视为当前粒子失利，需要沿着胜出粒子的方向重新更新自身的位置和速度。接着，我们进行适应度函数的计算，并更新每个粒子的最优位置和全局最优位置。本文将介绍一种基于竞争学习的粒子群优化算法，并使用MATLAB语言实现该算法的源代码。
基于竞争学习的粒子群优化算法
RswtPerl的博客
09-19 275
在CPSO算法中，每个粒子都有一个适应度函数和一个竞争力值，根据竞争力值的大小来决定粒子的生存和繁衍。在PSO算法中，每个粒子表示一个解向量，群体中的所有粒子都在不断地搜索解空间，通过相互之间的信息交流和学习，逐步优化粒子的位置和速度，最终找到最优解。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体问题的特点来确定搜索空间的维度、下限和上限，以及种群大小和最大迭代次数等参数。在算法的主循环中，首先根据竞争力值来更新粒子的速度和位置，然后进行边界处理，接着更新个体最优位置和适应度值，最后更新群体最优位置和适应度值。
基于竞争学习的粒子群优化算法-附代码
Jack旭的博客
09-05 1905
摘要：针对传统PSO算法容易陷入局部最优的问题，提出一种基于竞争学习的粒子群优化算法（CLPSO）;在CLPSO中，首先通过动态计算粒子的适应度值将种群分成优选、合理和疏离3个子群；其次，根据3个子群中粒子的进化特性，为3个子群分别设计了不同的更新变异方式;然后，利用12个基准测试函数对算法的性能进行了验证;实验结果表明，所提的竞争学习策略能够有效克服经典PSO算法在处理复杂多峰问题时容易陷入局部最优的缺陷;
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO) matlab源码
m0_57702748的博客
07-11 382
一、粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里，但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米地的最佳策略，也是最简单有效的策略就是搜寻目前距离玉米地最近的鸟群的周围区域。 在PSO中，每个优化问题的解都是.
【优化求解】基于竞争学习改进粒子群算法matlab代码
qq_59747472的博客
12-26 707
1 简介 Ｋｅｎｎｅｄｙ等人于１９９５年提出的粒子群优化算法具有概念简明、参 数 易 调 节、计算效率高和优化精度好的优点，因此被 广 泛 应 用 于 解 决 现 实 生 活 中 各 个 领 域 的 优 化 问题。但是，随着优化问题复杂度的提高，传统 ＰＳＯ 算法的寻优效率 越 来 越 低。例 如，在解决复杂的多峰测试问题时，ＰＳＯ 算法存在早熟收敛现象，容 易 陷 入 局 部 最 优。在ＰＳＯ 算法中，种群中的每个粒子都代表待优化问题的一个潜在解，其中粒子状态利用速度向量和位置向量进行表征。在粒子进化过
MATLAB实现的粒子群优化算法指南
weixin_30923011的博客
10-19 1339
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：粒子群优化算法（PSO）是一种灵感来源于群体智能行为的优化技术。本教程深入介绍了PSO的基础原理和MATLAB实现步骤，以及如何运用此算法解决实际优化问题。通过详细分析，读者将掌握如何在MATLAB中设计和构建PSO算法，以及如何应用这一强大的工具解决工程优化和其他领域的挑战。 1. 粒子群算法基础 在现代计算智能领域...
粒子群优化算法及其MATLAB实现详细教程
weixin_42497762的博客
09-28 3846
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：粒子群优化算法（PSO）是一种利用群体智能进行全局优化的算法，它通过模拟鸟群觅食行为来寻找问题的最优解。PSO算法在MATLAB中用于解决优化问题，如函数极小化、参数估计和工程设计。算法包括粒子初始化、速度和位置更新、适应度计算等关键步骤。MATLAB实现涉及定义目标函数、参数设定、核心循环以及结果输出。研究PSO的MATLAB源码有...
基于竞争学习改进粒子群算法的MATLAB代码
DevWizard的博客
09-06 126
为了克服这个问题，研究者们提出了许多改进的PSO算法，其中一种是基于竞争学习的改进。竞争学习改进粒子群算法（Competitive Learning-based Improved Particle Swarm Optimization，CLIPSO）结合了竞争学习和PSO算法，通过引入竞争机制来增强群体的搜索能力。该算法通过迭代更新粒子的速度和位置，并根据适应度值更新个体和全局最优解。需要注意的是，以上代码只是CLIPSO算法的一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和改进。
基于竞争学习的粒子群优化算法 MATLAB源码实现
qq_39605374的博客
07-03 126
其中粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其通过模拟鸟群捕食行为来寻找最优解。本文将介绍如何将竞争学习引入PSO算法中，从而提高算法的优化效果，并提供MATLAB源码实现。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其基于鸟群捕食行为模拟出粒子在解空间中的搜索过程。本文介绍了如何将竞争学习引入粒子群优化算法中，从而提高算法的优化效果，并提供了MATLAB源码实现。将竞争学习引入粒子群优化算法中，可以通过竞争机制提高算法搜索解空间的效率和准确性。% 根据粒子得分进行竞争，保留得分高的粒子。
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO) matlab源码.md
09-13
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO) matlab源码.md
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
02-11
通过粒子群优化算法的Matlab实现，不仅可以为公司节省大量成本，还可以提升服务质量和市场竞争力。 基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化在Matlab中的实现，为解决复杂的网络设计问题提供了一个有效的工具。通过适当...
基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法（Matlab代码实现)​
11-21
粒子群算法是一种群体智能优化算法，灵感来源于鸟群、鱼群等动物群体的觅食行为，其核心思想是通过群体中个体的协作与竞争来寻找最优解。BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，它通过误差反向...
Matlab-使用Matlab实现的基于粒子群算法的PID控制器优化设计-优质项目实战.zip
10-20
粒子群算法是一种模拟鸟群捕食行为的优化算法，通过群体中粒子间的相互协作与竞争，来进行问题空间的搜索，寻找最优解。在PSO算法中，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解，粒子通过跟踪个体历史最佳位置与群体历史...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 279
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1168
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
恋猫de小郭的博客
11-25 1030
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 432
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
微服务框架选型学习笔记
最新发布
TracyCoder的博客
11-25 182
Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 189
摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
免疫粒子群算法MATLAB实现_提高优化多样性
在本资源中，我们关注的是如何将两种强大的算法——免疫算法和粒子群算法结合起来，创造出一种新的算法，即免疫粒子群算法（IAPSO），并通过利用免疫算法中的抗体调节机制来优化粒子群算法中的粒子多样性。...
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