相关文档

• 粒子群算法代码.doc

  粒子群算法C代码一问题重述某一灾区有N名受灾群众现有一批救灾物资要发放给这些受灾者物资共有M种每种物资的数量有限各受灾者的灾情不同对每种物资的急需程度和需求量不同(1)你作为一名物资分配者请制定分配原则并给出合理的分配方法(2)试给出一个符合题意的数值算例二模型假设1对于每一种物资它的数量一定且在分配过程中是以份为单位的2灾民对获得一急需度可用某区间内的整型值表示3灾民对得到一份某一种物资的

• 粒子群算法详解matlab代码.doc

  粒子群算法(1)----粒子群算法简介一粒子群算法的历史　　 粒子群算法源于复杂适应系统plex Adaptive SystemCAS)CAS理论于1994年正式提出CAS中的成员称为主体比如研究鸟群系统每个鸟在这个系统中就称为主体主体有适应性它能够与环境及其他的主体进行交流并且根据交流的过程学习或积累经验改变自身结构与行为整个系统的演变或进化包括：新层次的产生(小鸟的出生)分化和多

• 粒子群算法的matlab代码实现.docx

  粒子群算法的matlab代码实现function swarmwarning off MATLAB:divideByZero Script Particle Swarm Optimization Author: Ivan Candelas del Toro e-mail: ivanctgmail Control variables global numberOfParticl

• 粒子群算法matlab代码 吐血推荐.doc

  粒子群算法(1)----粒子群算法简介二粒子群算法的具体表述　　 上面罗嗦了半天那些都是科研工写论文的语气不过PSO的历史就像上面说的那样下面通俗的解释PSO算法　　 PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程每个鸟就是PSO中的粒子也就是我们需要求解问题的可能解这些鸟在寻找食物的过程中不停改变自己在空中飞行的位置与速度大家也可以观察一下鸟群在寻找食物的过程中开始鸟群比较分散逐渐这些鸟就会聚

• 粒子群优化算法又称微粒群算法.doc

  粒子群优化算法又称微粒群算法是由Kenney和Eberhart等于1995年开发的一种进化计算技术它是一种基于迭代的优化工具PSO算法最初是为了图形化的模拟鸟群优美而不可预测的运动而通过对动物社会行为的观察发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势并以此作为开发算法的基础通过加入近邻的速度匹配并考虑了多维搜索和根据距离的加速形成了PSO的最初版本[3]之后引入了惯性权重w来更好的控制开发

• 粒子群算法程序.doc

  include<iostream>include <fstream>include<cmath>include <ctime> include <string>include <iomanip> include <cstdlib>using namespace stdinclude ran_number.hconst double pi=3.1415926const int num=60 粒

• 粒子群算法分类.ppt

  单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式粒子群分类算法主要内容部分代码及仿真4 引言1基本粒子群算法2算法实现3结论5 粒子群算法(Particle Swarm OptimizationPSO)是1995 年由Kennedy 和Eberhart 在鸟群鱼群和人

• 粒子群算法简介.ppt

  ??? ?? ??? ????? ??? ???? ??????? ???? ???? ????? ????? ?? ??? ????? ??? ???? ??????? ???? ???? ????? ??粒子群算法简介1引言粒子群算法(PSO算法)定义：粒子群算法又称粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization)缩写为 PSO 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Ev

• PSO粒子群优化算法.doc

  PSO粒子群优化算法——网上好文转贴供朋友们参考1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionaryputation)有Eberhart博士和kennedy博士发明源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似是一种基于叠代的优化工具系统初始化为一组随机解通过叠代搜寻最优值但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)而是粒子在解空间追

• 18基于遗传算法（粒子群算法人工鱼群算法等）的投影寻踪模型MATLAB源代码.docx

  基于遗传算法（粒子群算法人工鱼群算法等）的投影寻踪模型MATLAB源代码投影寻踪是一种处理多因素复杂问题的统计方法其基本思路是将高维数据向低维空间进行投影通过低维投影数据的散布结构来研究高维数据特征可用于聚类分类综合评价预测等投影寻踪模型最终可归结为一个非线性连续函数优化模型可以采用遗传算法粒子群算法人工鱼群算法或人工免疫克隆优化算法等进行求解得到最优的投影向量 第一步：仿真参数设置clcclea