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针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题 ,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.

基于matlab的带罚函数的自适应粒子群算法+含代码操作演示视频

【优化求解】基于曲线递增策略的自适应粒子群算法(CIPSO)matlab源码.md

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

以正向运动学方程为基础，冗余机械臂逆运动学解问题转换为等效最小值问题，提出一种自适应粒子群算法求解该问题。为了保持粒子群的活力，在算法内引入弹射操作。如果粒子满足设定自适应判别函数，粒子将按概率被从当前位置发射到较远区域。为了配合弹射操作，提出一种新的粒子优劣的判断机制，使得粒子可以被弹射飞出可行域。数值实验表明，算法具有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度，是求解冗余机械臂逆运动学解的一种有效方法。

行业-电子政务-一种基于自适应粒子群算法的楼宇智能用电策略获取方法.zip

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云模型的自适应粒子群算法，将云模型应用于自适应粒子群算法中，这是其源代码

有约束的基于适应度和连续世代策略的混沌自适应粒子群算法，利用混沌系统产生混沌粒子群，利用混合自适应策略调节每个粒子的惯性因子和种群规模，利用惩罚函数法去处理约束条件，融合多种改进方案，实现了收敛速度和收敛精度的良好均衡。