用于 N 维目标函数的 PSO 的Fortran实现_粒子群优化 _Fortran_代码_下载
2022-06-21 09:06:35
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一个使用粒子群优化（PSO）算法的机器人路径规划演示
效果展示：https://github.com/zegangYang/PSO_PathPlaningNew/blob/master/ui_image_1.png
更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
2022-06-21 09:06:35
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使用 PSO（粒子群优化）或 DDS（动态维度搜索）算法进行（可选并行化）优化，这些算法在具有许多局部极值和有限数量的函数评估的多维（即多参数）函数方面表现出色。并行化版本建立在 Rmpi 之上，旨在用于高度计算密集的目标函数（>20 秒评估时间）。该软件包的另一个重点是可以从中间项目文件恢复中断的优化运行。这些特性使该软件包可用于复杂数值模型（例如水文模型）的自动校准。
2022-06-21 09:06:34
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matlab代码粒子群算法粒子群最小化器
粒子群优化算法，用于查找两个函数中的最小值。
该算法以及将要最小化的两个功能在此处进行了描述：
该代码是用Matlab编写的。
要运行它，只需键入PSO22a以最小化所描述的两个函数中的第一个，或键入PSO22b以运行另一个函数。
2022-06-17 17:48:02
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提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法. 该方法首先进行环境地图建模, 通过坐
标变换在路径的起点与终点之间建立新地图, 然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径. 该方法模型简单, 算
法复杂度低, 收敛速度快, 而且模型不依赖于障碍物的形状. 仿真实验证实了该方法的有效性.
2022-06-17 15:13:06
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针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题，提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域，根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法的背景搜索范围，然后采用三维OTSU算法并结合粒子群优化最佳分割阈值对原图像进行分割。实验结果表明，与三维OTSU阈值分割方法的递推算法相比，该方法能够进一步减少运算时间。
2022-06-13 21:51:03
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