【优化求解】模拟退火结合粒子群优化算法matlab源码.md

粒子群算法与神经网络的结合，加快神经网络的训练时间，避免陷入局部极值

智能优化算法： 粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可

变邻域搜索算法matlab代码解决工程优化问题 粒子群优化 1.简介 粒子群优化（PSO）是一种计算方法，它通过反复尝试针对给定的质量度量来改进候选解决方案来优化问题。 它通过拥有一组候选解（粒子）并根据粒子位置和速度上的简单数学公式在搜索空间中移动这些粒子来解决问题。 每个粒子的运动都受其本地最知名位置的影响，但也被引导向搜索空间中最知名的位置，这些位置会随着其他粒子找到更好的位置而更新。 可以预期这将朝着最佳解决方案迈进。 在这项研究中，存在四个用PSO解决的工程优化问题。 在此存储库中共享MATLAB算法和代码实现。 如图1所示。 x表示粒子的位置。 这些是我们在搜索领域的解决方案。 然后图中的箭头是每个粒子的速度。 2.算法 PSO模拟了鸟群的行为。 假设以下情况：一群鸟在一个区域中随机寻找食物。 被搜索的地区只有一种食物。 所有的鸟都不知道食物在哪里。 但是他们知道每次迭代中的食物有多远。 那么，找到食物的最佳策略是什么？ 有效的方法是跟随最接近食物的鸟。 PSO从方案中学习并用于解决优化问题。 在PSO中，每个解决方案都是搜索空间中的“鸟”。 我们称其为“粒子”。 所有粒子

【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO) matlab源码.md

针对振荡问题，在工业控制系统中，电机与负载之间一般都是通过传动轴、齿轮或者联轴器等传动机构进行连接，然而传动机构有一定的刚度系数，并不是完全刚性的，因此电机和负载之间存在柔性传动，即“末端振荡”。永磁驱动控制系统机械谐振抑制的综合设计是电机驱动领域的关键共性技术，对于提升永磁电机控制系统动态响应品质、提高系统安全性具有十分重要的意义。本文提出了一种基于智能算法的共振抑制方法，可有效解决陷波器由于参数耦合导致难以整定的问题，解决了伺服系统中多轴共振问题，既发挥了粒子群优化算法的优化计算能力，又体现了陷波滤波器有效滤除谐波的优点，将二者融合起来，有效消除了永磁同步伺服电机的共振谐波，抑制伺服共振现象。

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