粒子群优化算法PSO及matlab实现
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 ...
原文：PSO粒子群算法及matlab实现
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：粒子群位置根据以下公式进行跟新：PSO的参数选取： 粒子数m,个数越多越容易找到全局最优解，但程序耗时长。 惯性 ...
2018-04-14 10:51 1 17294 推荐指数：
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