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粒子群优化
优化 Griewangk 函数:
粒子群优化
在 Griewangk 函数优化中的一个例子。-matlab开发
zip 包含四个文件PSO31.m 主要 PSO 功能,带有详细注释。 PlotG.m 用于可视化 Griewangk 函数。 Griewangk.m 是 Griewangk 函数本身。
2023-03-13 22:52:42
2KB
matlab
1
粒子群优化
算法函数寻优
运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻,可对算法进行改进,提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法: 1.权重改进:非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子:学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。
2023-03-06 15:43:26
752KB
智能算法寻优
MATLAB
人工智能算法
粒子群算法
1
一种新的粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测
通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进,从而应用于电力负荷的建模与预测,最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明,这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果,大大减少了训练时间,能够满足电力负荷在线预测要求。
2023-03-02 19:43:10
1.31MB
粒子群优化算法;电力负荷预测模型;支持向量机;混沌理论
1
基于自适应
粒子群优化
(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的Python示例代码
自适应
粒子群优化
是一种优化算法,它是
粒子群优化
(Particle Swarm Optimization,PSO)的一种变体。与传统的PSO不同,APSO使用自适应策略来调整算法的参数,以提高算法的性能和收敛速度。 APSO的主要思想是根据群体的收敛情况动态调整算法的参数。APSO的核心算法与PSO类似,由粒子的速度和位置更新规则组成。每个粒子通过与局部最优解和全局最优解比较来更新自己的位置和速度。 APSO的另一个关键之处是学习因子的自适应调整。在每个迭代中,APSO会计算每个粒子的适应度值。如果适应度值的方差较小,则学习因子的值会变小,以便更加收敛到最优解。相反,如果适应度值的方差较大,则学习因子的值会变大,以便更好地探索解空间。
2023-02-27 15:51:35
3KB
pso
算法优化
1
基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子
粒子群优化
BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
223KB
瓦斯涌出量
预测
改进量子粒子群优化算法
BP神经网络
1
弹性
粒子群优化
算法及其在水电优化调度中的应用 (2010年)
为有效避免
粒子群优化
算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性
粒子群优化
算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性
粒子群优化
算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性
粒子群优化
算法是有效的;相比基本
粒子群优化
算法和自适应
粒子群优化
算法,弹性
粒子群优化
算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.
2023-02-18 10:04:11
348KB
工程技术
论文
1
粒子群优化
算法PSO优化支持向量机回归算法SVM
其中关于PSO部分的书写,已经进行了封装,可以进行通用,用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参
2023-01-28 11:57:24
6KB
粒子群优化算法
支持向量机回归
1
基于
粒子群优化
算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略
建立了双端基于电压源型换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)系统的小信号模型;利用特征根分析法,基于线性化状态空间模型,将与系统特征根直接相关的振荡模式和衰减模式的罚函数作为目标函数;提出了基于
粒子群优化
算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略,对整个系统的控制参数同时进行整体优化。仿真结果验证了小信号模型的正确性;优化后的系统在小扰动、大扰动、潮流反转及故障情况下均具有较高的控制精度,整个系统的稳态与暂态特性均得到较大改善。
2023-01-12 21:40:55
1003KB
VSC-HVDC 小信号模型 参数优化 粒子群优化算法 罚函数
1
基于matpower潮流计算的风电并网粒子群无功优化实例
对象为风电接入的IEEE33节点配电系统,已知风电分别接入在10节点(pw1)和17节点(pw2),采用
粒子群优化
算法求解无功补偿装置的最优补偿无功功率,使得系统的网损最小,潮流计算通过调用Matpower工具箱进行计算。 目标函数:确定无功补偿装置接入系统的最优无功补偿注入功率使得系统的运行网损最小(程序中的注释有详细的说明)约束:无功出力上下限,关于粒子群迭代过程中,粒子位置越限处理注释中有说明。 附基本优化模型word格式。
2022-12-27 10:49:20
37KB
Matpower
粒子群优化
风电并网
Matlab
粒子群优化
算法优化支持向量机
粒子群优化
算法优化支持向量机
2022-12-23 12:25:31
50KB
matlab
1
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