粒子群算法归纳

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#粒子群 #PSO

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1.粒子群群算法简介

2.全局粒子群算法

3.局部粒子群算法

4.粒子群算法分类（变形，混合，二进制，协同）

5.代码实现全局粒子群（缺少DrawobjGraphic函数的代码）

6.适应度评价函数

7.代码实现局部粒子群

8.代码实现混合粒子群

粒子群算法小结
wangdengsong的博客
10-09 3311
一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。 二、基本原理 SO算法初始化为一群随机的粒子，然后通过多次迭代找到最优解。每一次的迭代过程中，粒子通过本身所找到的最优解（被成为个体极值）和整个种群目前找到的最优解（被称为全局极值）来更新自己。也可以使
粒子群算法基本原理与编程
SweeNeil
01-18 6125
第三篇为《粒子群算法基本原理与编程》，粒子群算法，我觉得是最简单又是最富有魅力最具有自然哲学的一个算法。 一、粒子群算法基本原理 粒子群算法（PSO）是进化计算的一个重要分支，它是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界生物活动以及群体智能的随机搜索算法。 自然界中鸟群、鱼群的觅食等行为实际上属于群体智能行为，这个过程本身就是一个寻找最优...
算法（三）粒子群算法之算法分类
weixin_30257433的博客
11-26 337
粒子群算法主要分为4个大的分支： （1）标准粒子群算法的变形 在这个分支中，主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子（约束因子）、“认知”部分的c1，“社会”部分的c2进行变化与调节，希望获得好的效果。 惯性因子的原始版本是保持不变的，后来有人提出随着算法迭代的进行，惯性因子需要逐渐减小的思想。算法开始阶段，大的惯性因子可以是算法不容易陷入局部最优，到算法的后期，...
数学建模之粒子群算法详解
韩韩的博客
08-31 1万+
粒子群（鸟群算法）算法是典型的寻优算法。分为全局最优和局部最优。 基本思想：主要模拟自然界生物捕食的策略，群体迭代，粒子在解空间追随最优的例子进行搜索。是智能算法的一种。 算法特点： 简单易行。 收敛速度快。 设置参数少。 一般的限制条件是当达到限制步数或者达到相应的准确度的时，粒子就会停止移动。 设想一个场景：一群鸟在随机搜索食物。 已知（假设）： 1.在这块区域里只有一块食物。 2.所有的鸟...
混合遗传粒子群优化（GA-PSO）算法
最新发布
ghie9090的博客
11-03 1532
通过上述方法体系，GA-PSO混合算法在复杂优化问题中展现出显著优势。实际应用中需根据问题特性调整混合策略，建议通过拉丁超立方采样进行参数敏感性分析，并结合贝叶斯优化进行超参数调优。： 适应度函数：总行驶距离 + 时间窗惩罚 交叉操作：顺序交叉（OX）保留客户需求顺序 结果：相比传统GA/PSO，求解时间降低40%，车辆利用率提升25%： 引入高斯变异与柯西变异组合，平衡探索与开发能力。：在IEEE-14节点系统中，网损降低18.7%：引入三维B样条曲线控制点编码，提升路径连续性。：栅格法构建障碍物地图。
简述粒子群算法的原理及改进
10-26
简述粒子群算法的原理及改进 经典的算法，值得学习 必须点赞
粒子群算法总结
热门推荐
NULL的博客
11-06 2万+
基本介绍 粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)是一种基于群体搜索的处理连续或者离散空间内优化问题的算法。 粒子群算法使用在解空间中不断移动的粒子作为寻优的群体，每个粒子具有位置和速度两个属性(位置和速度的维数和解空间的维数相同)，粒子的位置代表了某个可行解，速度代表了与下一个寻找到的可行解的差值。 每个粒子根据自己已经寻找过的最优解和群体当前寻找到的最...
粒子群算法(PSO)基本原理
Azuresmh的博客
02-03 6744
一、、基本概念 每个寻优的问题解都被想像成一只鸟，称为“粒子”。所有粒子都在一个D维空间进行搜索。 所有的粒子都由一个fitness-function确定适应值以判断目前的位置好坏。 每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到的最佳位置。 每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方向。这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的飞行经验进行动态调整。 二、基本公式 a. D维空间中，有m个粒子； 粒...
基于灰狼优化的反向学习粒子群算法.pdf
09-28
为解决这些问题，提出了基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。 2. 灰狼优化算法（GWO）的基本概念： 灰狼优化算法是一种较新的群体智能优化算法，受灰狼狩猎行为的启发。GWO算法假定群体中最优秀的三个解分别代表...
三种混合粒子群算法比较.pdf
09-29
本文对三种混合粒子群算法进行了比较研究，总结出三种混合算法基本的混合方式及实现步骤、算法各自的特点及适用范围，特别是对三种混合算法的优化性能进行了较深入的比较和归纳。这将有助于研究者和实践者更好地理解...
离散二进制粒子群算法分析.pdf
09-29
"离散二进制粒子群算法分析" 本文对离散二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）进行了深入分析。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，主要应用于...
粒子群算法以及应用原理
11-14
粒子群优化(Partical Swarm Optimization - PSO) 算法是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolu2tionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质
粒子群算法、遗传算法以及两者的结合的优化算法
10-25
用matlab实现了标准粒子群算法，遗传算法，以及粒子群遗传算法的结合算法。可直接运行
粒子群简介 简述粒子群算法的原理及改进
10-12
粒子群优化算法（PSO）简介，简单的介绍！简述粒子群算法的原理及改进！
一种改进的多元传感器协同探测粒子群算法.pdf
09-28
"一种改进的多元传感器协同探测粒子群算法" 该论文主要研究了粒子群算法在协同探测任务分配中的应用。为了解决粒子群优化中的早熟现象，研究者提出了基于多样性控制策略的改进粒子群算法。该算法可以缩小规划问题的...
基于粒子群算法的直线振动发电机优化设计.pdf
09-29
基于粒子群算法的直线振动发电机优化设计 本资源主要介绍基于粒子群算法的直线振动发电机优化设计。在该设计中，永磁体放置在绕组外侧，内部通过放置铁心来增大感应电动势的幅值。该结构简单、尺寸多变，可以将原来...
粒子群算法原理
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
05-23 1367
PSO的优点在于它的简单性和全局搜索能力，但缺点可能包括早熟收敛、局部极小值陷阱以及对参数敏感等问题。为了改善这些问题，已经提出了许多变种和改进策略，如动态调整惯性权重、引入混沌或遗传操作等。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方法，灵感来自于自然界中鸟群或鱼群的集体行为。
粒子群算法
weixin_44049823的博客
03-06 1万+
当目标函数比较复杂时，普通的粒子群算法容易陷入局部最优，而且后期的收敛速度较慢，这会导致整个算法的效率和精度下降。影响粒子群算法的效率和精度的参数主要有惯性权重w、个体认知因子c1、群体认知因子c2。当w较大时，算法有着更好的全局搜索能力，当w较小时，算法有着更好的局部寻优能力；当c1较小、c2较大时，算法有着更好的局部寻优能力。恰当地选取算法的参数值可以改善算法的性能。
粒子群算法在直流配电网重构中的应用研究
粒子群算法在配电网潮流计算和重构中的应用，可以归纳为以下几个步骤： 1. 初始化粒子群，确定粒子的位置和速度，粒子的位置代表配电网的重构方案。 2. 计算每个粒子的目标函数值，通常为目标函数为降低线路损耗和...
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