基于PSO粒子群优化的TSP问题仿真含GUI界面PSO参数可配置matlab2021a测试运行 function fitness=fitness(x,C,D) m=size(x,1); n=size(C,1); fitness=zeros(m,1); for i=1:m for j=1:n-1 fitness(i)=fitness(i)+D(x(i,j),x(i,j+1)); end fitness(i)=fitness(i)+D(x(i,1),x(i,n)); end

1 原理 粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物（不知道食物的具体位置），但是能闻到食物的味道（能知道食物距离自己位置）。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。 利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群算法求解函数的最值。因此需要事先把实际问题抽象为一个数学函数，称之为适应度函数。在粒子群算法中，每只鸟都可以看成是问题的一个解，这里我们通常把鸟称之为粒子，每个粒子都拥有： 位置，可以理解函数的自变量的值； 经验，也即是自身经历过的距离食物最近的位置； 速度，可以理解为自变量的变化

目标函数为 function fit=fitness1(x) fit=1-exp(-(x(1)-1)^2-(x(2)+1)^2); 和 function fit=fitness2(x) fit=1-exp(-(x(1)+1)^2-(x(2)-1)^2); 程序运行的时候会出现速度最后非常非常小，所有粒子全聚集到一起 约束问题如何解决 每个粒子的最优解，是不是需要约束的限制 整个粒子的最优解是不是也需要约束的限制 粒子过分集中，如何将粒子打散

双目标优化，优化函数为： function fitness1=f1(x) format long; fitness1=x(1); %测试函SCH return 和 function fitness2=f2(x) format long; n=30; s=0; for i=2 :n s=s+x(i); end gx=1+9*s/(n-1); fitness2=gx*(1-sqrt(x(1)/gx)); %测试函SCH return

1.里面有一片类似的轴承故障诊断论文 2.计算了VMD的能量熵和样本熵 3.做了多种数据集，包括单特征和多特征pca归一化 4.利用了粒子群算法优化SVM参数 5.python代码齐全

采用粒子群优化算法（pso）优化LSTM回归预测，全中文注释，内置数据集，可以直接在MATLAB2019上直接运行。

实现了 PSO 和 GWO 优化算法的混合 [Best_score,Best_pos,PSOGWO_cg_curve]=PSOGWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); [Alpha_score,Alpha_pos,GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

Codes v 2.0 of "A Chaootic Hybrid Butterfly Optimization Algorithm with Particle Swarm Optimization for High-Dimensional Optimization Problems" 摘要：为了解决蝶形优化算法（BOA）容易出现精度低、收敛慢的问题，研究的趋势是将两种或多种算法进行混合，以获得优化问题领域的更优解。提出了一种新的混合算法，即HPSOBOA，并介绍了三种改进基本BOA的方法。因此，引入了使用三次一维图对BOA进行初始化，并进行了非线性参数控制策略。此外，粒子群优化（PSO）算法与BOA混合，以改进全局优化的基本BOA。进行了两个实验（包括 26 个著名的基准函数）来验证所提出算法的有效性。

PSO路径规划matlab源码，运行pso.m文件，matlab2021a可以直接运行。 % Update Velocity particle(i).Velocity.x = w*particle(i).Velocity.x ... + c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position.x-particle(i).Position.x) ... + c2*rand(VarSize).*(GlobalBest.Position.x-particle(i).Position.x); % Update Velocity Bounds particle(i).Velocity.x = max(particle(i).Velocity.x,VelMin.x); particle(i).Velocity.x = min(particle(i).Velocity.x,VelMax.x);

(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html