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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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
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
基本蚁群算法的C源程序:hi.baidukekewutao2006-12-01 09:36关键词:?蚁群算法????C源程序????ACS??????????????????????????????????????????? ?基本蚁群算法的C源程序基本蚁群算法程序程序在vc6.0下面同过对原来的做了一点修改你可以使用本代码如果感到对你有用的话请通知会很高兴通讯地址:
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
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
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