粒子群算法的Pareto多目标函数优化,多目标粒子群优化算法原理,matlab源码
2021-11-25 18:42:00
17KB
【KELM预测】基于粒子群算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码.zip
2021-11-25 13:54:31
1.84MB
1
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2021-11-23 15:07:01
742KB
1
针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.
2021-11-22 20:59:32
897KB
1
基于Python实现的粒子群算法，上传上来方便大家交流学习，算法实现了最基础的粒子群算法，并附带简单的注释，大家可以根据自己的需要进行修改。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。
2021-11-22 15:54:43
1KB
1
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛，提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中，且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数，充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性；惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略；建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制，并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明，该算法具有良好的全局搜索能力，寻优精度较高，鲁棒性好。
2021-11-22 11:20:46
592KB
1