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搜索资源列表

  1. 基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

  2. 通过对IEEE-30节点系统的仿真计算表明，本文建立的动态无功优化模型是简单有效的，具有良好的实用价值。同时，算例也表明免疫粒子群算法能够及时跳出局部最优得到全局最优解，而且收敛速度快，精度高，它保证了动态无功优化在每个时段基本都能收敛到全局最优解，提高了动态无功优化的收敛精度和速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dqkuzhu

  1. 基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

  2. 针对标准拉子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收数速度慢、易陷入局部极小等问题，提出了新 的混合粒子群算法— 墓于混沌优化搜索解决早熟收数的杜子群算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制， 同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法，提高了搜索效率。基于典型高维复杂函数的数值实脸表明，混 合拉子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是，混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力， 其性能远远优于单一优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：350208
    • 提供者：xueyuejiye

  1. PSO粒子群算法优化神经网络

  2. PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-21
    • 文件大小：34816
    • 提供者：refreshkong

  1. 粒子群算法matlab实现程序及详解

  2. 粒子群算法matlab实现程序及详解，详细讲解了PSO算法的起源及历史，附标准的PSO算法的matlab程序及详解，以及局部粒子群 二进制PSO。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-08
    • 文件大小：336896
    • 提供者：fdtfd

  1. 粒子群算法详解 附详细实现代码

  2. 粒子群算法入门必备，超详细。 在全局版的标准粒子群算法中，每个粒子的速度的更新是根据两个因素来变化的，这两个因素是：1. 粒子自己历史最优值pi。2. 　粒子群体的全局最优值pg。如果改变粒子速度更新公式，让每个粒子的速度的更新根据以下两个因素更新，A. 粒子自己历史最优值pi。B. 粒子邻域内粒子的最优值pnk。其余保持跟全局版的标准粒子群算法一样，这个算法就变为局部版的粒子群算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-28
    • 文件大小：312320
    • 提供者：jason19821201

  1. 粒子群优化算法 全局及局部 Matlab文件

  2. 现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-04
    • 文件大小：150528
    • 提供者：zzblove

  1. 粒子群算法（delphi）

  2. 这是一个用delphi编的粒子群算法，包含粒子的初始化、局部与全局判优和粒子迭代运动，仅有部分数据结构定义没有列出。

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2013-03-11
    • 文件大小：6144
    • 提供者：suhao19900305

  1. 混沌粒子群算法，C语言编制

  2. 结合了混沌优化的粒子群算法，可快速找到全局最优点，避免陷入局部最优点。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-06-28
    • 文件大小：4096
    • 提供者：duguqiubai1988

  1. 粒子群算法matlab代码

  2. 粒子群算法Matlab程序---全局版本的粒子群算法收敛速度快，但是容易陷入局部最优。局部版本的粒子群算法收敛速度慢，但是很难陷入局部最优

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：268288
    • 提供者：wangzj1205

  1. 粒子群算法java代码

  2. 粒子群优化代码java粒子群算法简称PSO，它的基本思想是模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-26
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_33206961

  1. 局部粒子群算法

  2. 局部粒子群算法程序，可运行无错误，使用的函数是单峰值单数，函数可自行变换。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_41831640

  1. 粒子群算法详解+matlab代码说明

  2. 粒子群算法简介，粒子群算法具体描述，标准的粒子群算法，局部标准的粒子群算法 ，粒子群算法分类，及标准粒子群算法的实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-11
    • 文件大小：27648
    • 提供者：zhang122515

  1. PSO粒子群算法优化神经网络.zip

  2. PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：35840
    • 提供者：qq_40957277

  1. 置换流水车间调度问题的知识进化粒子群算法求解

  2. 置换流水车间调度问题的知识进化粒子群算法求解，唐海波，叶春明，针对粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题时易陷入局部最优，提出采用知识进化粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题。该算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-20
    • 文件大小：407552
    • 提供者：weixin_38569219

  1. 基于粒子群算法的细菌觅食全局优化算法

  2. 基于粒子群算法的细菌觅食全局优化算法，刘小龙，李荣钧，针对细菌觅食算法在优化过程中，环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷，将粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中，改进原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：268288
    • 提供者：weixin_38689055

  1. 多尺度协同搜索简化粒子群算法与性能分析

  2. 针对标准粒子群算法容易早熟的问题,模仿自然界中蚂蚁的不同分工和协作,提出了一种全局搜索和局部精细搜索协同进行的多尺度协同搜索简化粒子群算法(MSPSO),并对算法中粒子的搜索轨迹和算法的收敛性进行了分析和证明。为了验证和比较MSPSO和SPSO算法的性能,采用了VB6.0编程对3个常用的测试函数进行了数值实验,实验表明,该算法具有良好的搜索性能,特别适合于高维函数优化问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：769024
    • 提供者：weixin_38606897

  1. 基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

  2. 为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：528384
    • 提供者：weixin_38714162

  1. 非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

  2. 提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 多目标非支配邻近免疫粒子群算法

  2. 针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_38502693

  1. 基于混沌免疫粒子群算法的故障特征选择

  2. 针对传统组合优化方法用于故障特征选择的缺陷问题,提出了基于人工免疫和混沌思想的混合粒子群优化算法的特征选择策略。引入混沌优化和人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆和混沌变异等算子对算法进行改进,提高种群的多样性,增强了算法跳出局部极值的能力。实验结果表明,该混合粒子群算法比常规粒子群算法具有更快的优化速度,有效提高了特征选择效率,使故障诊断精度有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：303104
    • 提供者：weixin_38720402
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