使用matlab语言，编写PSO算法以及两种适应度函数Rastrigin和Griewank
2019-12-21 21:58:43
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提出一种基于粒子群算法优化极限学习机算法。采用粒子群算法对极限学习机参数进行优化,最后在Matlab平台进行仿真对比实验。
2019-12-21 21:56:14
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本文在介绍PID控制系统参数的优化方面提出了一种新型的优化方式，即将粒子群PSO算法引进参数的优化设计中，本文具体做了以下几个方面的工作：
（1）利用经典控制系统原理对PID控制算法的参数进行初步给定；
（2）采用粒子群算法并且利用SIMULINK的仿真工具对PID参数进行优化，得出系统的响应曲线。
（3）将优化后系统的性能与优化前系统性能进行比较，得出经过PSO优化的系统的性能得到提高。
2019-12-21 21:44:45
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该Matlab程序采用PSO粒子群算法对一个具有四自由度的运动学冗余机械臂求运动学逆解，可以完成对机械臂的位置控制。此外，求解出的最优关节角度值能满足各个关节的限位约束。
2019-12-21 21:15:52
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图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种, 其中阈值方法优点比较突出, 但是采用阈值方法分
割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题, 将Geese- LDW- PSO 算法的位置更新公式作了改进, 即用
当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置, 并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明, 该算法可以快速稳定地获得一幅
图像的最佳分割阈值。仿真结果显示, 该方法对车牌分割具有较好的性能。
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2019-12-21 21:11:43
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