上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码。这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w。我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1 ...
最近在温习C语言,看的书是 C primer Plus ,忽然想起来以前在参加数学建模的时候,用过的一些智能算法,比如遗传算法 粒子群算法 蚁群算法等等。当时是使用MATLAB来实现的,而且有些MATLAB自带了工具箱,当时有些只是利用工具箱求最优解问题,没有自己动手亲自去实现一遍,现在都忘的差不多了。我觉得那样层次实在是很浅,没有真正理解算法的核心思想。本着 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行 的态 ...
2016-12-09 19:24 1 9921 推荐指数:
上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码。这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w。我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1 ...
粒子群优化算法 1. 背景知识 1995年美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物学家Heppner的生物群体模型,模拟鸟类觅食过程。鸟类飞行过程相互 ...
这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了。最早是Kenny 和 Eberhart于1995 ...
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 ...
粒子群算法是一种基于鸟类觅食开发出来的优化算法,它是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的品质。 From 《An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network》 PSO算法的搜索性能取决于其全局探索 ...
1原理: 根据鸟类寻食的仿生学,结合个体的最优解和群体的最优解不断地迭代来寻找区域的最优解。在N维的目标空间中,有m个粒子组成一个群体,第i个粒子的位置表示为:每个位置对应一个潜在解,把代入适应函数中即可得到对应的适应值。粒子个体经过的最好的位置为:整个群体的最优位置为:粒子i的速度为:粒子群 ...
第2章 标准粒子群算法(PSO) 2.1 粒子群算法思想的起源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机 ...
1、粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 2、粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出,它的基本概念源于对鸟群觅食 ...