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粒子群算法
MATLAB代码
1.程序说明: 这是一个完整的
粒子群算法
的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年
2024-01-11 14:23:58
191KB
matlab
1
PSO_ELM_
粒子群算法
优化_;PSO_粒子群优化ELM_粒子群优化极限学习机_ELM_
粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的,放数据匹配一下就可以用
2024-01-05 14:52:37
6KB
粒子群算法优化
1
Matlab混合
粒子群算法
求解TSP问题matlab代码实例(带注释)
Matlab混合
粒子群算法
求解TSP问题matlab代码实例(带注释)
2023-12-19 18:50:07
3KB
matlab
开发语言
粒子群算法
代码.zip
智能算法之
粒子群算法
及改进. **智能算法:
粒子群算法
(Particle Swarm Optimization,PSO)** **资源描述:** 1. **算法原理与思想:**
粒子群算法
是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中,问题的解被看作是一群粒子,在解空间中不断移动,通过跟随历史上最优解(局部最优解)和整个群体的最优解(全局最优解)来寻找最优解。 2. **基本步骤:** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度(目标函数值)。 - 更新每个粒子的速度和位置,以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤,直到达到预定的停止条件(例如,迭代次数达到预定值或找到满足要求的解)。 3. **算法优势:** - PSO算法简单易懂,容易实现。 - 由于其并行性,PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力,能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的
粒子群算法
:** - 多种改进的
粒子群算法
被提出,例如自适应权重PSO(Adapti
2023-12-04 11:31:10
160KB
机器学习
粒子群算法
1
粒子群算法
(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及
粒子群算法
(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-11-29 09:48:49
87KB
支持向量机
1
粒子群算法
详解-附matlab代码说明
文档对
粒子群算法
进行了非常详细,且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示,祝你学习顺利。 文档对
粒子群算法
进行了非常详细,且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示,祝你学习顺利。
2023-10-30 10:56:50
193KB
粒子群
算法详解
1
基于
粒子群算法
(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型 评价指标包括:R
基于
粒子群算法
(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-10-26 09:40:47
34KB
matlab
算法
回归
软件/插件
1
PSO_bpnn Python
粒子群算法
结合神经网络
PSO_bpnn Python
粒子群算法
结合神经网络
2023-10-24 11:00:02
3KB
PSO
bpnn
Python
粒子群算法
1
基于最小二乘与
粒子群算法
的压力传感器动态补偿方法 (2014年)
为了降低运用简化传感器模型对动态测试结果进行修正时带来的误差,提出一种基于最小二乘(LSM)与粒子群优化算法(PSO)的动态补偿器设计方法。采用最小二乘法识别传感器的最佳阶次,作为补偿器的阶次,克服简化模型对补偿器设计的影响,结合
粒子群算法
对传感器进行逆建模得到补偿器,并分析补偿前后传感器的时域与频域特性。实验表明,该方法能有效的降低传感器的动态测量误差。
2023-10-11 09:38:21
939KB
工程技术
论文
1
粒子群算法
论文
粒子群算法
在模式识别,图像处理,最优化问题,参数设置中的应用
2023-09-10 01:03:13
38.6MB
粒子群算法
1
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