该工具箱提供了粒子群优化 (PSO) 方法 “Main”脚本说明了 PSO 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************

这项工作包括 8 个不同版本的二元粒子群优化 (BPSO) 算法。 其中六个使用新的传递函数，分为两个系列：s 形和 v 形。 表现出最高性能的 V4（在 BPSO8 中）传递函数称为 VPSO，强烈建议使用。 主要论文：S. Mirjalili 和 A. Lewis，“二元粒子群优化的 S 形与 V 形传递函数”，Swarm 和进化计算，第一卷。 9, pp. 1-14, 2013. 链接： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650212000648 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** *************************************

Intelligent optimization algorithms have advantages in dealing with complex nonlinear problems accompanied by good flexibility and adaptability. In this paper, the FCBF (Fast Correlation-Based Feature selection) method is used to filter irrelevant and redundant features in order to improve the quality of cancer classification. Then, we perform classification based on SVM (Support Vector Machine) optimized by PSO (Particle Swarm Optimization) combined with.ABC (Artificial Bee Colony) approaches,

Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)多目标的粒子群算法，包括完整的matlab程序以及实验结果。

我已经使用粒子群优化算法为 IEEE 30 总线测试系统解决了最优无功调度问题。 控制变量，如发电机的无功输出（发电机母线电压）、变压器的抽头比和并联补偿器（如电容器）的无功输出等。已经通过 PSO 算法进行了优化，以在满足给定的一组约束的同时最小化总传输有功功率损耗。 详情请参考 ORPD_introduction 文件。

此提交说明了如何使用并行计算循环对 Simulink 中表示的流程进行优化。 本次提交的目的是为您提供一个工具，您可以对其进行调整并将其应用到您自己的研究中。 因此，所呈现的过程很简单。 本次提交中提出的优化问题涉及 PI 控制器增益的选择。 基于此提交，您可以创建自己的代码/模型来解决优化问题。 您可以在以下位置找到使用 PSO（以并行计算模式运行）的示例： [1] 米哈尔丘克·马雷克； 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； Grzesiak Lech M .； 电动汽车混合动力储能系统模糊逻辑控制器的粒子群优化。 在：电力电子与应用（EPE'16 ECCE Europe），2016 年第 18 届欧洲会议。 IEEE，2016 年。 1-10。 [2] 米哈尔丘克，马雷克； Grzesiak Lech M.; 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； 电池-超级电容储能系统的实验参数辨识。 在：工业电子 (

PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

matlab代码粒子群算法鲁棒粒子群优化RPSO 这是国防科学技术大学数学与系统科学系的博士生罗强写的一种用于RPSO的简单Matlab算法。 它对任何学术用户都是免费的，但是请注意，不能保证没有错误。 热烈欢迎对这种算法的理论或应用进行任何讨论。 如果您使用此代码，请引用以下文章： 罗强东怡鲁棒粒子群优化的共同发展框架。 应用数学与计算，2008，199（2）：611-622。 如何使用？ 核心算法在PSOed200.m中编码，从而最大程度地减少了给定的目标函数。 在此程序中已开发了四个算法（SPSO，LPSO，FPSP，RPSO），可以通过指定不同的AlgPara来调用。 myFun.m中已实现了许多目标功能。 如果要在程序中包含自己的目标函数，请简单地尝试将函数的代码添加到myFun.m中，作为“开关”的另一个“例”。 主要算法在runPSO.m中，其中显示了如何调用PSOed200的函数。 只需使用不同的参数调用PSOed200.m。 对应的电子邮件：

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

粒子群优化最经典的文章，创始人James Kennedy' and Russell Eberhart2于1995年发表的文章。 A concept for the optimization of nonlinear functions using particle swarm methodology is introduced. The evolution of several paradigms is outlined, and an implementation of one of the paradigms is discussed. Benchmark testing of the paradigm is described, and applications, including nonlinear function optimization and neural network training, are proposed. The relationships between particle swarm optimization and both artificial life and genetic algorithms are described