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抽象來源:模仿自然界中的鳥群覓食行為。 核心思想:在自然界鳥群覓食過程中,我們可以想象食物自身散發某種着香味 實際上可能不是,此處僅以香味為例代表鳥群可能獲得的某種食物信息 ,該香味距離食物越近則越濃 以狀態函數值進行描述 。並且,我們假設群體中每只鳥的飛行行為均且僅受到三方面因素的影響和貢獻: 每只鳥自身的飛行慣性 自身慣性貢獻 每只鳥的歷史最優狀態 自身認知貢獻 整個鳥群的歷史最優狀態 群體 ...
2018-06-26 23:27 1 4764 推薦指數:
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粒子群算法是一種基於鳥類覓食開發出來的優化算法,它是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,通過適應度來評價解的品質。 From 《An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network》 PSO算法的搜索性能取決於其全局探索 ...
PSOIndividual.py PSO.py 運行程序: ObjFunction見簡單遺傳算法-python實現。 ...
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 ...