matlab代码粒子群算法-Adaptive-CLPSO:综合学习粒子群算法的自适应参数选择
matlab代码粒子群算法自适应CLPSO
Matlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的
优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在性能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考
[1]
Mohammad
Hasanzadeh，Mohammad
Reza
Meybodi和Mohammad
Mehdi
Ebadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
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