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2022-06-04 18:06:50
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代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
2022-06-04 18:06:32
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代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO优化代码代码 离散粒子群算法DPSO
2022-06-04 18:06:18
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PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
2022-06-03 21:19:02
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【RBF预测】基于粒子群算法优化RBF神经网络实现数据回归预测含Matlab源码
2022-06-03 15:25:31
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加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此，针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数，采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中，通过分别映射PSO个体最优位置，把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置，引入混沌机制，以混沌变量的遍历性改进粒子群算法，提高全局搜索能力，避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测，结果表明了文中所提方法的有效性。
2022-06-02 10:00:14
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matlab代码粒子群算法
********火车时刻表问题*******
设置：要获取执行代码所需的所有必要条件，请运行Matlab中的startup.m文件。
我们有一个Matlab脚本，该脚本以不同的参数运行所有5种算法：runAll.m
您可以从runAll.m脚本中查看如何执行每种算法，下面还提供了执行每种算法所需的代码。
**在任何算法代码之前包括以下内容**
numTrains
=
10
LatestDep
=
7
numStations
=
3
sc
=
RandomTrains（numTrains，latestDep，numStations）;
rs
=
sc.getRS（）;
IdealSolution
=
rs.genIdealSolution（）;
rs.reset（）;
[initSolution，initConflicts，initLateness]
=
rs.getSolution（）;
**遗传算法**
rs.reset（）;
GApopulation1
=
10;
[GAIts1，bestGADelay1，bestGACost1]
=
GA_Main（s
2022-05-31 09:58:49
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