PSO粒子群优化算法

原创 已于 2023-02-06 09:13:20 修改 · 3.4k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#算法 #matlab #开发语言

于 2022-12-19 19:36:25 首次发布
粒子群优化算法（PSO）由Eberhart和Kennedy于1995年提出，灵感来源于鸟群捕食行为。它是一种随机并行的优化算法，适用于高维、多局部极值问题。PSO的优点包括不需要函数可微性和快速收敛，但易陷入局部最优和缺乏精确性。算法通过更新速度和位置寻找最优解。在MATLAB中，通过随机初始化位置和速度，计算适应度并迭代更新，直至达到预设精度。

1算法简介

粒子群优化算法，在1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。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。算法流程图如下所示。

粒子群优化算法流程图

核心公式（ 更新速度和位置）：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这里 w\ w w称为惯性因子， C1\ C1 C1 和 C2\ C2 C2 称为加速常数，一般取 [0,4]\ [0,4] [0,4] 。  Pid\ Pid Pid 表示第  i\ i i 个变量的个体极值的第 d\ d d 维。  Pgd\ Pgd P

最低0.47元/天 解锁文章
Pso优化算法
qq_39992456的博客
05-08 562
一群鸟在随机搜索食物，在该区域内只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是它们知道当前的位置距离食物还有多远。那么，找到食物最简单有效的方法——就是搜寻离食物最近的鸟的周围区域。如果将鸟抽象为没有体积和质量的“粒子”，相当于问题的一个解，鸟群就相当于一个解集，距离食物最近的鸟相当于解集中的最优粒子，食物的位置相当于全局最优解。
自适应模拟退火粒子群算法BSAPSO(学习笔记_03)
一只小白的博客~
01-17 5664
自适应模拟退火粒子群算法BSAPSO（学习笔记_3）
PSO优化算法
02-17
粒子群优化matlab算法，可以实现多目标优化。效果好于遗传算法
PSO算法优化
10-21
描述了一种PSO优化算法 描述了一种PSO优化算法 描述了一种PSO优化算法
粒子群算法Particle Swarm Optimization (PSO)的定义，应用优点和缺点的总结！！
qlkaicx的博客
11-26 4206
粒子群算法是一种基于群体协作的随机搜索算法，通过模拟鸟群觅食行为而发展起来。该算法最初是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出的，源于对飞鸟集群活动的规律性启发。粒子群算法的基本思想在于通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。在粒子群算法中，每个粒子代表问题的一个潜在解，粒子的位置、速度和适应度值分别表示该粒子的特征。适应度值由适应度函数计算得到，其值的好坏表示粒子的优劣。粒子在搜索空间中运动，通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest来更新个体位置。
精选资源
对比了GWO灰狼优化算法和PSO粒子群优化算法，对比十几个目标函数，GWO性能优于PSO
05-01
总结来说，GWO灰狼优化算法通过模拟灰狼的狩猎行为，在多目标函数的优化问题中展示了比PSO粒子群优化算法更强的性能。其优势在于更好的全局搜索能力、更快的收敛速度以及更高的稳定性和鲁棒性。然而，选择合适的优化...
精选资源
PSO SVM粒子算法优化的支持向量机,pso粒子群优化算法,matlab
09-11
粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）是一种基于群体智能的全局优化方法，灵感来源于鸟群和鱼群的集体行为。PSO通过模拟粒子在多维空间中的搜索过程，不断更新每个粒子的速度和位置，寻找最优解。...
PSO粒子群优化BP神经网络在MIMO系统预测中的高精度表现,PSO粒子群优化算法优化BP神经网络做MIMO多输入多输出系统的预测，预测精度非常高 ,核心关键词：PSO粒子群优化算法; BP神经网络
01-28
PSO粒子群优化算法和BP神经网络是两种在多输入多输出（MIMO）系统预测领域应用广泛的技术。PSO粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化技术，通过模拟鸟群捕食的行为来寻找最优解。BP神经网络（Back Propagation ...
PSO粒子群优化算法提升BP神经网络在MIMO系统预测中的精度与泛化能力
最新发布
08-08
内容概要：本文探讨了如何利用PSO粒子群优化算法优化BP神经网络，以实现MIMO（多输入多输出）系统的高精度预测。文中介绍了BP神经网络的基本概念及其在处理MIMO系统时面临的局限性，如局部最小化问题。接着详细阐述...
精选资源
基于PSO粒子群优化算法的车间调度matlab仿真程序最后输出调度结果以及甘特图，matlab2021a测试。
05-02
【PSO粒子群优化算法】 粒子群优化算法源于对鸟群和鱼群集体行为的模拟，由多个被称为“粒子”的随机解构成，每个粒子代表可能的解决方案，并在搜索空间中移动。每个粒子的速度和位置根据其自身的最优解（个人最佳...
微电网PSO优化算法
10-23
微电网的粒子群优化调度算法，里面包括相关文献参考和电价数据，算法的过程解释的很清楚，是我学算法时候用到的资源。
蚁群算法与粒子群算法优缺点
10-23
列举了蚁群算法与粒子群算法的优缺点，以及对比，提供了一个较为完善的优化思路
粒子群优化算法（PSO算法）
Alan_Pluto的博客
05-21 4749
简要介绍粒子群算法
粒子群优化算法（PSO）
热门推荐
m0_61735754的博客
03-15 4万+
粒子群优化算法（PSO） 粒子群优化算法（PSO）是一种进化计算技术，源于对鸟群捕食行为的研究。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及群活动行为观察的基础上，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。 什么是粒子群算法 官方说法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，缩写为PSO，是一种新的进化算法。PSO算法属于进化算法中的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代
【智能算法】粒子群算法（Particle Swarm Optimization）超详细解析+入门代码实例讲解...
infinitor的博客
09-12 4748
喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦，更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。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...
PSO——粒子群优化算法
qq_56683019的博客
10-27 3458
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自鸟群或鱼群的觅食行为。PSO通过在多维搜索空间中移动一组“粒子”（代表潜在解）来找到最优解。每个粒子都有自己的位置和速度，逐步向最佳解靠近。PSO算法常用于求解复杂的优化问题，具有全局搜索能力和计算效率较高的特点。
智能优化算法——粒子群优化算法 (PSO)
weixin_39753819的博客
05-17 1711
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它模仿了鸟群觅食的行为，通过群体协作和信息共享，在搜索空间中寻找最优解。本文将详细介绍PSO算法的原理、提供Python代码示例和可视化结果。
最优化粒子群优化算法（PSO）
weixin_47256446的博客
05-30 3657
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionary computation), 1995 年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。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。
数学建模_粒子群优化算法（PSO）_python
2302_76951580的博客
08-31 1576
PSO 是一种强大的优化算法，通过模拟群体智能来寻找最优解。它实现简单、全局搜索能力强，适合应用于各种优化问题。通过合理设置粒子数量、迭代次数等参数，PSO 可以在不同的应用场景中找到接近最优的解。
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
 
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