內容簡介《MATLAB智能算法30個案例分析》是作者多年從事算法研究的經驗總結。書中所有案例均因國內各大MATLAB技術論壇網友的切身需求而精心設計,其中不少案例所涉及的內容和求解方法在國內現已出版的MATLAB書籍中鮮有介紹。《MATLAB智能算法30個案例分析》采用案例形式,以智能算法為主 ...
粒子群算法最先從觀察鳥的捕食行為出發得到的仿生算法,它的原始算法用於求解無約束的多變量優化問題,如二元函數在給定區域內的極值問題,后來被擴展到求解TSP問題,動態優化問題和多目標優化問題。 粒子群算法的基本思想如下。一只鳥出去捕食,它當然是希望找到食物最多的位置。假設這只鳥每隔一段時間 比如 分鍾 ,它就記下自己當前的位置和該位置的食物多少,除此之外,它還能夠記錄下自己經過的最佳位置 即食物量最多 ...
2014-02-12 19:07 0 2405 推薦指數:
內容簡介《MATLAB智能算法30個案例分析》是作者多年從事算法研究的經驗總結。書中所有案例均因國內各大MATLAB技術論壇網友的切身需求而精心設計,其中不少案例所涉及的內容和求解方法在國內現已出版的MATLAB書籍中鮮有介紹。《MATLAB智能算法30個案例分析》采用案例形式,以智能算法為主 ...
1.理論基礎 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是計算智能領域中的一種生物啟發式方法,屬於群體智能優化算法的一種,常見的群體智能優化算法主要有如下幾類: (1)蟻群算法(Ant Colony Optimization,簡稱ACO)[1992年提出 ...
01 算法起源 粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源於對鳥群捕食的行為研究 。該算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發,進而利用群體智能建立的一個簡化模型。粒子群 ...
最后在煉數成金那邊找到了很好的一篇教程 在這里把它整理一下 做個粒子群算法的收尾 main.m %% I. 清空環境 clc clear %% II. 繪制目標函數曲線 figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1 ...
算法沒有和圖像處理直接相關, 不過對於圖像分類中的模式識別相關算法, 也許會用到這個優化算法。 不過不管有沒有用, 還是得一步一步學起來 算法步驟: 1.首先確定粒子個數與迭代次數。 2.對每個粒子隨機初始化位置與速度。 3.采用如下公式更新每個粒子的位置與速度。 Px ...
以下源代碼為MOPSO的雙目標規划,目標函數使用ZDT1來測試 多目標粒子群(MOPSO) 起源:1995年,受到鳥群覓食行為的規律性啟發,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一個簡化算法模型,經過多年改進最終形成了粒子群優化算法 ...
算法學習自:MATLAB與機器學習教學視頻 1、粒子群優化算法概述 粒子群優化(PSO, particle swarm optimization)算法是計算智能領域,除了蟻群算法,魚群算法之外的一種群體智能的優化算法,該算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出 ...
雖然這個不是我寫的 但是這個粒子群是二維的 之前的是一維的。 main.m clear all; close all; clc; [x y]=meshgrid(-100:100,-100:100); sigma=50; img = (1/(2*pi*sigma^2))*exp ...