PSO SVM粒子算法优化的支持向量机,pso粒子群优化算法,matlab源码

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

采用PSO粒子群优化算法求解TSP旅行商问题 1、输入数据为bayg29.tsp 2、城市数量citycount为29，种群规模Pop_Size为30，迭代次数为500，学习因子 c1、c2取2，惯性权重因子w取0.8，粒子速度最大值绝对值取3.0； 3、运行main.cpp，即可得到最优路径及对应的最短距离，同时粒子群初始化的结果和每次迭代后种群各粒子的路径和距离都会输出到result.txt中。

提供了粒子群算法的5种改进方案，用于数值优化计算

使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明

基于PSO粒子群优化算法的车间调度matlab仿真程序最后输出调度结果以及甘特图，matlab2021a测试。

个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法 python程序代码，将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容，稍加调试即可运行。 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

可以运行粒子群代码 %------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------ for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness(x(i,:),D)

2022-05-25 11:07:35 2KB PSO

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