说明:粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能应用粒子群优化算法来求非线性函数的极值,并且给出了分析结果,粒子群算法寻优得到最优值接近函数实际最优值,表明该算法具有较强的函数极值寻优能力。另外,对粒子群算法进行...
说明:粒子群算法,也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算...
说明: 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物(即通常优化问题中所讲的最优解),鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中,通过相互传递各自的信息,让其他的鸟知道自己的位置,通过这样的协作,来判断自己找到的是不是最优解,同时也将最优解的信息...
说明:天牛须搜索( beetle antennae search,BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术,其生物原理为: 当天牛觅食时,其并不知道食物在哪里,而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角,如果左边触角收到的气味强度比右边大,那下一步天牛就会向...
说明:粒子群算法,也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是...
说明:粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究,最初由Kennedy和Eberhart提出,是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物,所有鸟知道自己当前位置离食物多远,那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题
说明:粒子群优化算法寻找目标函数全局最小值,只要根据想要,更改相应的目标函数,就可以解决相关最优化问题
说明:遗传和粒子群算法 GAPSO算法,可求解连续空间和离散空间的寻优问题。
说明:粒子群算法很好的案例,各种典型无约束函数的极值寻优;Griewank函数、Rastrigrin函数、Schaffer函数、Ackley函数、Rosenbrock函数等,以及有约束的目标函数求最优值