2012届本科生毕业设计(论文)开题报告--------基于MATLAB微粒群优化算法研究 专 业 电子信息工程 专业方向 信息工程 班 级 08103351 学 号 0810331225 学生 谢丽 指导教师 安静
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
万方数
第2章 微粒群优化算法综述微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术由Eberhart和Kennedy于1995年提出[1-2]微粒群算法模仿昆虫兽群鸟群和鱼群等的群集行为这些群体按照一种合作的方式寻找食物群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式Kennedy和Eberhart提出微粒群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关:一是进化算法微粒群算法和
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第29卷第4期
主函数源程序(main.m)?------基本粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)-----------------名称:基本粒子群优化算法(PSO)------作用:求解优化问题------说明:全局性并行性高效的群体智能算法------初始格式化--------------------------------------------------clea
: 基于MATLAB的微机保护算法仿真摘要:基于MATLAB软件运用Simulink工具完成一种继电保护微机保护数据采集和处理系统主要基于两点法突变量算法对称分量选相法等传统的微机保护算法搭建MATLAB的仿真模型根据采集的输入电气量的采样数据进行分析运算和判断以实现相应的继电保护功能本文对MATLAB软件如何应用于微机保护做了详细说明并运用MATLAB的动态仿真工具对电力系统中的故障以及微机保护
基于粒子群算法的
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