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  1. 微粒群优化算法源程序

  2. 这里给出的是微粒群优化算法（pso）源程序c语言版的，对一个具体的函数进行了优化。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lzhsongxi

  1. 微粒群算法综述讨论微粒群算法的开发与应用

  2. 讨论微粒群算法的开发与应用。首先回顾从1995 年以来的开发过程, 然后根据一些已有的测 试结果对其参数设置进行系统地分析, 并讨论一些非标准的改进手段, 如簇分解、选择方法、邻域算子、 无希望ö重新希望方法等。介绍了一些常用的测试函数, 以及与其他演化算法的比较。最后讨论了一些已 经开发和在将来有希望的领域中的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-31
    • 文件大小：273408
    • 提供者：zeamiaomiao

  1. matlab粒子群优化工具箱

  2. 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。

  3. 所属分类：其它

  1. Numerical_linear_algebra

  2. 微粒群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出[1-2]。微粒群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-20
    • 文件大小：48128
    • 提供者：yisu55

  1. 粒子群matlab源程序

  2. 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：mayang1937

  1. pso工具箱 matlab

  2. 微粒群算法是一种模拟动物群体社会行为的群智能优化算法，现已成为自然计算的一个重要分支。《微粒群优化算法》分为9章，第1、第2章介绍了微粒群算法的概念、基本方程以及相关社会行为分析等，并给出了一个较为详细的综述。第3～5章从生物学背景出发，分别从个体的觅食时间、觅食行为、觅食决策等方面探讨了微粒群算法的改进模式。第6～8章的研究内容则从控制角度出发探讨微粒群算法的相关控制方式。在现实世界中，由于目标函数计算困难或计算时间较长等因素，许多复杂的优化问题难以利用微粒群算法进行优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-10
    • 文件大小：56320
    • 提供者：ajaxhu

  1. matlab粒子群算法

  2. 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。 模拟捕食 PSO模拟鸟群的捕食行为。一群鸟在随机搜索

  3. 所属分类：搜索引擎

    • 发布日期：2017-09-08
    • 文件大小：56320
    • 提供者：qq_34459331

  1. 基于PSO算法的图像分割方法

  2. ：针对大多数图像分割方法计算量大、不利于实时处理的缺点，提出用微粒群算法(PSO)优化最小误差分割方法。该 方法不但具备最小误差分割法受目标和噪声影响小以及对小图像分割效果好的优点，还克服了遗传算法等加速算法需要预 先设定众多运行参数，受目标变化影响大的问题。图像分割的效果和速度得到了提高，性能也更加稳定。实验结果反映了该 方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：180224
    • 提供者：whorus1

  1. mppt 智能算法

  2. mppt 智能算法 粒子群算法，粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-21
    • 文件大小：125952
    • 提供者：qq_45365959

  1. 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip

  2. 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_44161185

  1. 基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型

  2. 将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度。采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度。因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38676058

  1. PSO混合DE算法求解约束优化问题

  2. 出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：869376
    • 提供者：weixin_38547397

  1. 复杂系统的分数阶内模控制器设计

  2. 针对高阶复杂系统提出一种分数阶内模控制器设计方法. 利用微粒群算法(PSO) 进行模型化简, 基于内模控制(IMC) 原理设计分数阶控制器, 该控制器仅有一个可调参数, 并根据鲁棒性能指标给出控制器参数整定的解析表达式. 仿真结果表明, 该方法可以使系统同时具有良好的目标值跟踪特性、扰动抑制特性以及克服参数变化的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38747917