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  1. 粒子群优化算法应用毕业论文

  2. 在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，得到广泛应用。本次毕业设计将基于群体智能的粒子群优化算法作为研究课题，主要任务及目标为：熟悉和掌握基本粒子群优化算法的基本原理，分析影响算法性能的参数，熟悉基本粒子群优化算法的改进算法和改进策略，利用Matlab科学计算语言进行算法仿真，掌握科学研究的基本过程和方法。提出一种改进的粒子群优化算法，并进行仿真比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：770048
    • 提供者：jiemei424

  1. 粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

  2. ：引入粒子群优化算法求解非线性方程组，利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能，较快地 求解复杂非线性方程组的最优解，克服了牛顿一拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求 导的困难，同时无需关心方程组的具体形式．将该算法应用于几何约束问题的求解，取得了良好效果．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：189440
    • 提供者：purgatory2006

  1. 基于MATLAB的粒子群优化算法程序设计

  2. ：阐述了粒子群算法的基本原理，探讨了在AB73BC 环境中实现粒子群算法的编程方法，构建粒子群算 法工具箱函数，通过仿真示例验证了该方法的有效性，表明它能够对函数进行全局优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-08
    • 文件大小：289792
    • 提供者：hezl520

  1. 模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用

  2. ：城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统，为了获得良好的通行效率，提出了一种基于模拟退火 温度的自适应粒子群优化算法，同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型，然后将提出的方法应用于此 模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点，而且算法的收敛性和稳定性都 很好，同时也表明该模型是可行的、有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-08
    • 文件大小：266240
    • 提供者：pyw123456

  1. 神经网络 粒子群优化算法 MATLAB

  2. 智能优化算法： 粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-26
    • 文件大小：778240
    • 提供者：wopabe

  1. 具有量子行为能力的粒子群算法

  2. 原创量子粒子群算法：）改算法相对于标准粒子群算法来说具有了更为快速的收敛速度以及强大的全局搜索能力。该文档中包含了典型的测试函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：gaohao108

  1. 粒子群优化算法源码实例（matlab）

  2. 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 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：woshishui0506

  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 Matlab实现

  2. 粒子群 Matlab实现： function swarm warning off MATLAB:divideByZero %%% scr ipt Particle Swarm Optimization %%% Author: Ivan Candelas del Toro %%% e-mail: ivanct@gmail.com %%%%% % Control variables %%%%%

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-08-28
    • 文件大小：18432
    • 提供者：chenyin7255

  1. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较

  2. 粒子群优化算法是根据乌群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论 粒子群优化算法的基本原理和实现步骤，分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数，对粒子群优化算法 与遗传算法进行了比较，结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-23
    • 文件大小：158720
    • 提供者：nancydi

  1. 基于小生境粒子群的多峰函数全局优化算法的研究.pdf

  2. ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。在每个小生境中对粒子的速度位置 进行更新，从而改变小生境的中心和半径，直到满足 迭代次数，从而保持了微粒群的多样性，通过一个经 典函数进行仿真表明，这种把粒子群和小生境结合 起来的算法，能快速有效地找到多峰函数的全局最 优点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-27
    • 文件大小：172032
    • 提供者：zhuifengger

  1. 粒子群算法(详细的算法介绍讲解及代码)

  2. 二、粒子群算法的具体表述 上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。下面通俗的解释PSO算法。 PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数 y=1-cos(3*x)*e

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-07
    • 文件大小：504832
    • 提供者：love123i

  1. 粒子群基本算法

  2. 最基本是粒子群算法，学习因子C1=C1，惯性权重w=，可以计算最优化，有解释，知道粒子群算法就能看懂 function [xm,fv]=pso(fitness,n,c1,c2,w,m,d) %xm：函数取得最优化的自变量值 %fv：函数最优化值 %fitness:最优化目标函数，优化方向是最小值 %n:参与计算的粒子的数目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-04
    • 文件大小：1000
    • 提供者：stoneboy007

  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以，寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解，已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等，但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质，同时又能以较大的概率收敛于全局最优解，所以用进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：86
    • 提供者：checkpaper

  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况，较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论，总结常见的改进的粒子群优化算法。其

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. 基于粒子群的排课系统

  2. 关键词：排课问题，粒子群算法，离散粒子群，C#，NP完全问题 排课问题中约束的数学描述 　　　排课中的硬约束可描述如下: 　　　（1） 一个班级在同一时间只能安排一门课。 　　　设表示这门课的班级主体，设f()=(，)，f()=(,)，且mn，则当 =， 必有 。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：amo_xin

  1. 粒子群算法源码及论文

  2. 基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法，vc_pso(粒子群优化算法VC源码) const int NUM=40;//粒子数 const int DIM=30;//维数 const double c1=1.8;//参数 const double c2=1.8;//参数 double xmin=-100.0;//位置下限 double xmax=100.0;//位置上限 double gbestx[DIM];//全局最优位置 double gbestf;//全局最优适应度 struct pa

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：guoyiqi

  1. 遗传算法与粒子群算法的实现

  2. 本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括： 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011188353

  1. 粒子群单目标PID整定MATLAB实现

  2. 粒子群单目标PID整定MATLAB实现：包括源程序和simulink建模

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_29396165

  1. 粒子群算法源程序

  2. 一个简单的粒子群源程序，简单易懂，对初学者很有帮助，部分源代码如下：c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=29; %搜索空间维数（未知数个数） N=40; %初始化群体个体数目 。。。。disp('*************************************************************') disp('函数的全局最优位置为：') Solution=pg' disp('最后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：zhang123pang
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