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粒子群(PSO算法)基本算法C++实现
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上传时间: 2009-01-03
详细说明： 什么是粒子群算法？ 粒子群算法是一种进化计算技术，来源于对鸟群捕食的思考,最早由Kenney与Eberhart 于1995年提出。在PSO中，寻找最优解被看做群体寻找目标。个体在搜索的过程中具有自己 的位置和搜索速度。个体追寻最优个体在解空间中进行搜索。搜索的过程是一个反复的迭代 过程。在这个过程中，个体完成的任务一是找寻自己认可的最优解；另个任务是获知群体 得到的暂时最优解。 粒子群算法实现步骤 (1)对群空间中的每个个体进行初始化，设定个体数量，随机产生n个初始解和n个速度。 (2)根据当前位置和速度，产生新的位置和速度。 While (迭代次数<设定最大值) { 计算每个个体的适应度PBest，若新的Pbest优于原来PBest，则更新PBest。 找出群体最优适应度GBest。 个体更新速度 (Vnew=C0*Vold*t+C1*个体位置偏差+C2*群体位置偏差) 个体更新位置 (Xnew=Xold+Vnew*t) } (3)运行结束,打印结果
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