基本粒子群算法的原理和matlab程序——niewei120(nuaa)一粒子群算法的基本原理粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究最初由Kennedy和Eberhart提出是一种通用的启发式搜索技术一群鸟在区域中随机搜索食物所有鸟知道自己当前位置离食物多远那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题PSO 算法中每个
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
function [pso F] = pso_2D()? FUNCTION PSO ?--------USE Particle Swarm Optimization Algorithm? global present? close all?clc?clear all?pop_size = 10 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pop_size 种群大小 粒子数量?part_size
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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(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
粒子滤波-niewei120——nuaaBayes法则:贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展用来描述两个条件概率之间的关系比如 P(AB) 和 P(BA)按照乘法法则:P(A∩B)=P(A)P(BA)=P(B)P(AB)可以立刻导出贝叶斯定理公式:P(AB)=P(BA)P(A)P(B)通常事件A在事件B(发生)的条件下的概率与事件B在事
clear all 清除所有变量clc 清屏format long 将数据显示为长整形科学计数------给定初始条条件------------------N=40 初始化群体个数D=10 初始化群体维数T=100
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
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