PSO SVM粒子算法优化的支持向量机,pso粒子群优化算法,matlab源码

参考学习

使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明

针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象, 提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值, 每一维速度会降到一定的阈值, 整个粒子进化处于缓慢阶段; 此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动, 会大大提高粒子的逃逸能力, 帮助粒子快速地跳出局部极值点, 不断地向全局最优解靠近。通过几个标准测试函数进行实验, 结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法。

通过本实验的学习，使学生了解相关智能算法基础知识，掌握利用智能算法进行函数寻优的算法流程． 包含实验报告和实验代码

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”

Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) is proposed by Coello Coello et al., in 2004. It is a multi-objective version of PSO which incorporates the Pareto Envelope and grid making technique, similar to Pareto Envelope-based Selection Algorithm to handle the multi-objective optimization problems. Just like PSO, particle in MOPSO are sharing information and moving...

用粒子群算法优化支持向量机的matlab程序，用于对股价、经济的预测作用，优化后预测精确