原理: PSO(粒子群群算法):可以在全局范圍內進行大致搜索,得到一個初始解,以便BP接力 BP(神經網絡):梯度搜素,細化能力強,可以進行更仔細的搜索。數據:對該函數((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x ...
目錄 程序簡介 程序 數據集下載 代碼分析 程序簡介 本實驗根據英雄聯盟的對局數據,搭建全連接網絡分類模型,以粒子群算法對神經網絡的節點數和dropout概率進行調優,最后對比默認模型和優化后的模型對英雄聯盟比賽結果的預測准確率 粒子群優化算法 PSO 是一種進化計算技術源於對鳥群捕食的行為研究。粒子群優化算法的基本思想:是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解。它的優點是收斂快 實現簡 ...
2021-11-25 17:02 0 6352 推薦指數:
原理: PSO(粒子群群算法):可以在全局范圍內進行大致搜索,得到一個初始解,以便BP接力 BP(神經網絡):梯度搜素,細化能力強,可以進行更仔細的搜索。數據:對該函數((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x ...
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 ...
定義: 粒子群中每個粒子的位置表示BP神經網絡當前迭代中權值的集合,每個粒子的維數由網絡中起連接作用的權值的數量和閾值個數決定,以給定訓練樣本集的神經網絡輸出誤差作為神經網絡訓練問題的適應度函數,適應度值表示神經網絡的誤差,誤差越小則表明粒子在搜索中具有更好的性能,粒子在權值空間內移動搜索 ...
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 ...
1、粒子群優化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,該算法模擬鳥集群飛行覓食的行為,鳥之間通過集體的協作使群體達到最優目的,是一種基於 Swarm Inteligence的優化方法。同遺傳算法 ...
1、粒子群優化算法(Partical Swarm Optimization PSO),粒子群中的每一個粒子都代表一個問題的可能解, 通過粒子個體的簡單行為,群體內的信息交互實現問題求解的智能性。 2、粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy於1995年提出,它的基本概念源於對鳥群覓食 ...
本文不對PSO多做解釋,代碼主打通俗,只是最普通的PSO。 因為作業沒有要求保存每一代的position and speed並且沒有要求做自適應的動態慣性因子,所以一切從簡。 作業要求: 粒子數:100 迭代次數:100 // solving的參數 x1 x2 ...
,經過多年改進最終形成了粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization, PSO ...