粒子群优化算法

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数学建模--智能算法之粒子群优化算法
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
08-01 1916
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种基于群体智能的优化方法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年提出，灵感来源于对鸟群觅食行为的研究。该算法通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为，利用群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
粒子群优化算法及其优化参数
Albert_Lsk的博客
10-22 566
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种基于群体智能的优化方法，受到鸟群、鱼群等生物群体行为的启发。PSO 通过模拟群体中个体的协作来寻找最优解。
用于全局优化多模式函数的综合学习粒子群优化算法
a1742326479的博客
07-14 3583
用于全局优化多模式函数的综合学习粒子群优化算法作者：J. J. Liang, A. K. Qin, Student Member, IEEE, Ponnuthurai NagaratnamSuganthan, Senior Member, IEEE, and S. Baskar Abstract—This paper presents a variant of particle swarmopti...
粒子群（PSO）优化算法验证及实现
WeskerXR的博客
12-03 6092
粒子群优化算法验证及实现 算法背景简介 粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO） 粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值...
【算法】浅析粒子群优化算法【附完整示例】
Young_Pro的博客
07-29 6294
粒子群优化算法是一种群体智能优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，利用群体中个体的合作与竞争，实现全局最优解的搜索。粒子群优化算法作为一种基于群体智能的优化算法，在实际应用中具有广泛的意义。通过本文的介绍，相信大家对粒子群优化算法的原理、使用和意义有了更深入的了解。在实际问题求解过程中，我们可以根据问题的特点，灵活运用粒子群优化算法，提高问题求解的效率。
粒子群优化算法简介
森屹的博客
07-03 3806
粒子群优化算法； Fortran实现；启发式优化算法
粒子群优化算法_粒子群算法
weixin_39563132的博客
12-16 3300
粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，属于进化算法的一种，该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享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，从而获得最优解。算法原理PSO中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，称之为粒子。所有...
启发式优化算法——粒子群优化算法
2401_86908139的博客
02-11 2312
在我的首篇文章中已介绍了启发式的相关内容及其在模式识别领域中的应用。本文以使用优化算法优化多机器学习分类器在某二分类模式识别任务时决策级融合（加权投票）的权重为例，介绍粒子群算法的原理及实现过程。
混沌粒子群优化算法-CPSO,混沌粒子群优化算法案例,matlab
09-10
混沌粒子群优化算法（Chaos Particle Swarm Optimization, CPSO）是一种结合了混沌理论与粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的优化方法。在传统粒子群优化算法的基础上，混沌粒子群优化通过引入混沌...
pythonMOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化算法
03-26
【python】MOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化算法 【python】MOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化算法 【python】MOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化算法 【python】MOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化...
python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法（代码）
05-10
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灰狼优化算法和粒子群优化算法比较
09-12
标题中的“灰狼优化算法和粒子群优化算法比较”指的是在优化问题中，对两种流行的启发式算法——灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的性能进行分析和...
粒子群优化算法源码实例（matlab）.rar
03-31
多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问...
Java实现文档和表格转PDF并支持在线浏览
最新发布
08-09
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域，文档格式转换是常见需求，尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈，尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库，实现 doc、xls（涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+）以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换，并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起，它是一个强大的 Java 库，专注于处理 Microsoft Office 格式文件，比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API，其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式（Excel 97-2003），XSSF 则针对新的 XML 格式（Excel 2007+）。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时，可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件，进而遍历工作簿中的每个 Sheet，获取行和列数据。写入 Excel 文件时，创建新的 Workbook 对象，添加 Sheet、Row 和 Cell，即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF，它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库，拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时，借助 Document 对象，可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面，可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF，图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式，可设置文本颜色、大小、样式等。此外，iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
elasticsearch-0.12.0.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
elasticsearch-6.2.1.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
UAV轨迹优化与通信中的CVX优化 · CVX优化 资料
08-09
内容概要：本文探讨了无人机（UAV）轨迹优化及其通信技术的发展现状，并重点介绍了CVX优化技术在这两方面的具体应用。首先阐述了UAV轨迹优化的意义，即通过合理的飞行路径规划提高能源效率和工作效率，同时确保飞行的安全性。其次讨论了UAV通信面临的挑战，如信号干扰、衰减等问题，并提出采用特殊通信技术和协议保障通信质量和效率的方法。最后强调了CVX作为一种高效数学优化手段，在求解UAV轨迹优化问题和优化通信协议方面所发挥的关键作用。 适用人群：从事无人机技术研发的专业人士，尤其是关注于无人机飞行路径规划和通信系统的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机轨迹优化理论与实践的研究人员；旨在帮助开发者掌握如何运用CVX优化技术改进无人机飞行路径规划和通信协议的设计。 其他说明：文中提到的技术细节对于理解和实施无人机相关项目具有重要指导意义，同时也指出了未来研究的方向。
粒子群优化算法详解及应用
"粒子群优化算法" 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Eberhart和Kennedy于1995年提出，灵感来源于自然界中鸟群或鱼群的集体行为。这种算法主要用于解决多维...
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