第25卷第1期
一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用河北省教育厅基金资助项目(项目编号:2007493)卢辉斌1孙金伟2(1.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 0660042.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 066004)摘 要:针对现有的粒子群优化(PSO)算法大多存在早熟收敛容易陷入局部最优值的问题提出了一种新的协同粒子群优化(CPSO)算法该算法拥有两个子群一个用于全局搜索始终保
第27 卷第9 期
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
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
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
浙江大学
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