内容简介《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式,以智能算法为主 ...
粒子群算法最先从观察鸟的捕食行为出发得到的仿生算法,它的原始算法用于求解无约束的多变量优化问题,如二元函数在给定区域内的极值问题,后来被扩展到求解TSP问题,动态优化问题和多目标优化问题。 粒子群算法的基本思想如下。一只鸟出去捕食,它当然是希望找到食物最多的位置。假设这只鸟每隔一段时间 比如 分钟 ,它就记下自己当前的位置和该位置的食物多少,除此之外,它还能够记录下自己经过的最佳位置 即食物量最多 ...
2014-02-12 19:07 0 2405 推荐指数:
内容简介《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式,以智能算法为主 ...
1.理论基础 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域中的一种生物启发式方法,属于群体智能优化算法的一种,常见的群体智能优化算法主要有如下几类: (1)蚁群算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)[1992年提出 ...
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 ...
最后在炼数成金那边找到了很好的一篇教程 在这里把它整理一下 做个粒子群算法的收尾 main.m %% I. 清空环境 clc clear %% II. 绘制目标函数曲线 figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1 ...
算法没有和图像处理直接相关, 不过对于图像分类中的模式识别相关算法, 也许会用到这个优化算法。 不过不管有没有用, 还是得一步一步学起来 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数。 2.对每个粒子随机初始化位置与速度。 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度。 Px ...
以下源代码为MOPSO的双目标规划,目标函数使用ZDT1来测试 多目标粒子群(MOPSO) 起源:1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法 ...
算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1、粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出 ...
虽然这个不是我写的 但是这个粒子群是二维的 之前的是一维的。 main.m clear all; close all; clc; [x y]=meshgrid(-100:100,-100:100); sigma=50; img = (1/(2*pi*sigma^2))*exp ...