基于竞争学习的粒子群优化算法

最新推荐文章于 2025-09-12 10:27:49 发布
最新推荐文章于 2025-09-12 10:27:49 发布
阅读量275 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 学习 算法 python
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/RswtPerl/article/details/133032792
粒子群优化（PSO）算法模拟生物群体行为寻找最优解。结合竞争学习的CPSO算法中，每个粒子具有适应度和竞争力值，通过竞争和信息交流优化解。Matlab源代码展示了算法流程，参数调整和目标函数适应性是关键，以实现优化效果。

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体在寻找食物或其他资源时的群体行为，通过不断地迭代搜索空间来寻找最优解。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。

竞争学习是一种集体智能算法，它可以通过模拟生物的进化过程来优化问题的解。在竞争学习中，每个个体都有一个适应度函数，根据适应度函数的值来决定个体的生存和繁衍。在竞争学习中，个体之间的竞争和学习可以帮助整个群体逐步优化解。

基于竞争学习的粒子群优化算法（Competition-Based Particle Swarm Optimization，简称CPSO）是将竞争学习算法和粒子群优化算法相结合的一种优化算法。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。同时，粒子之间还可以相互交流信息，帮助整个群体逐步优化解。

下面是基于竞争学习的粒子群优化算法的Matlab源代码：

function [gbest,gbestval]=
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【海洋】基于Matlab低温多效蒸馏海水淡化产水仿真（源码+数据+报告）
qq_59747472的博客
07-30 166
摘要：随着全球水资源短缺问题日益突出，海水淡化作为一种重要的补充淡水资源技术，其研究与应用显得尤为重要。低温多效蒸馏（Low Temperature Multi-Effect Distillation, LT-MED）技术以其高热效率、产水品质好、操作温度低等优点，成为海水淡化领域的研究热点。本文基于Matlab软件，对LT-MED海水淡化过程进行产水量的数学建模与仿真研究。通过建立描述系统各效体传热传质过程的数学模型，结合Matlab强大的数值计算和可视化功能，对不同运行参数下系统的产水量进行模拟分析。
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO).zip
10-20
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO).zip
13种粒子群优化算法详解与实战应用
最新发布
weixin_31176789的博客
09-12 718
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）起源于对鸟群觅食行为的模拟研究，由Kennedy和Eberhart于1995年首次提出。该算法借鉴了群体智能的思想，通过模拟个体在解空间中协同搜索最优解的过程，展现出良好的全局搜索能力和收敛性能。PSO的核心思想在于每个“粒子”代表一个潜在解，并通过个体历史最优（pbest）与群体历史最优（gbest）不断更新自身的速度和位置，从而逐步逼近问题的最优解。
【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
竞争粒子群（competitive swarm optimizer，CSO）优化算法学习笔记
qq_42415795的博客
03-19 6195
竞争粒子群（competitive swarm optimizer，CSO）学习笔记 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 先导知识 粒子群优化算法： https://blog.youkuaiyun.com/chensanwa/article/details/79284698?spm=1001.2014.3001.5506 参考文献： R. Cheng and Y. Jin, A competitive
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;
MOPSO_基于竞争机制的多目标粒子群优化算法_mopso_
09-28
它源于传统的粒子群优化算法（PSO），但通过引入竞争机制来解决多目标优化问题，从而提高了算法的收敛性和多样性。 **1. 粒子群优化算法（PSO）基础** 粒子群优化是一种模拟自然界中鸟群或鱼群群体行为的全局优化...
一种基于竞争策略的粒子群优化算法.pdf
09-29
基于竞争策略的粒子群优化算法 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种智能优化算法，具有并行性、适应性和智能性等优点。然而，在处理高维复杂问题时，PSO存在一定的差距，例如收敛精度不高、容易...
竞争粒子群（CSO）算法
qq_51081791的博客
03-28 1009
GetFunctionsdetails.m，可以获取23个测试函数的信息，可以对应https://zhuanlan.zhihu.com/p/397505364；最后，CSO本身自己并不算出彩，但是可以作为竞争的框架去并行融合多种算法，我个人试着效果还不错，希望也能给您些许启发。CSO.m为竞争粒子群算法函数，程序调试成功，对于参数可以进一步参考原文献，一般φ∈(0,0.3)范围就可以。main.m文件是为主文件，设计重复实现云云，可以作为一个框架使用不断添加对比算法，并输出；
【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.
竞争群算法的matlab实现
05-02
竞争群（competitive swarm optimizer (CSO)）算法的matlab代码实现。(包含函数和例子)
【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
基于PLC的恒温控制系统(源码+万字报告+实物)
qq_40828705的博客
06-22 592
粒子群算法(Particle Swam Optimization，缩写为PSO)是一种用来模拟鸟类捕食行为的算法。学者对鸟类的飞行过程进行了研究，最终发现鸟在飞行过程中会突如其来地改变方向，有时聚集，有时分散，飞行轨迹不稳定，随机搜索食物。但在这个过程中，有一个共同点，那就是，每只鸟之间总是保持着最合适的距离[20]。通过以上对相似生物群体行为模式的研究，结论显示，为群体进化提供了一定的优势的是生...
【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO)matlab源码
qq_59747472的博客
02-03 716
1 模型见这里 简介。 2 部分代码 function [gbest,gbestval,fitcount]= CLPSO_new_func(fhd,Max_Gen,Max_FES,Particle_Number,Dimension,VRmin,VRmax,varargin) %[gbest,gbestval,fitcount]= CLPSO_new_func('f8',3500,200000,30,30,-5.12,5.12) rand('state',sum(100*clock)); me=Max
专业学习｜改进的多种群竞争粒子群优化算法
weixin_63253486的博客
03-19 1009
本文提出了改进的多种群竞争粒子群优化算法（IMCPSO），通过Logistic映射初始化粒子速度和位置，引入混沌性提高多样性；将种群分为主从种群，通过竞争与合作策略提升寻优能力；采用参数自适应更新策略动态调整惯性权重和学习因子，以适应问题变化；引入种群多样性引导策略，根据多样性值选择速度更新方式，避免局部最优解；最后，加入粒子变异机制，进一步增强群体的随机性和探索能力，从而提高粒子群的全局搜索能力和收敛速度，降低陷入局部最优解的风险。
【优化布局】基于matlab粒子群算法求解充电站布局优化问题【含Matlab源码 012期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-01 6645
粒子群算法求解充电站布局优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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