说明:应用背景粒子群优化算法是一种计算方法,通过对一个给定的质量问题进行优化和求解,并对一个给定的质量问题进行了改进;关键技术粒子群优化算法参数的选择对优化性能有很大的影响。选择粒子群优化的参数,产生良好的性能,因此一直是很多研究的主题
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说明:对IEEE33节点系统进行配电网重构,利用基本粒子群迭代优化,采用前推回代计算潮流,有中文注释,是初学者必备的程序教程。
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说明:用改进的粒子群算法对基于非对角MAC矩阵元素均值最小目标函数为目标函数,以简支梁前三阶模态振型为原始数据对简支梁进行传感器优化布置。
粒子群算法有与传感器的优化布置 改进粒子群算法 线性递减惯性权重 MAC矩阵 算法改进
说明:基于粒子群算法的微电网优化调度,在运行成本最小,环境友好的条件下,优化发电单元的出力s。
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说明:在计算机科学,粒子群优化算法(PSO) 是一种计算方法,优化问题的反复尝试改善质量的某项措施是候选解决方案。PSO 优化问题,在人口为候选的解决方案,在这里取绰号的粒子,和在这些粒子中移动搜索空间根据简单的数学公式对粒子的位置和速度
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说明:基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序,带有收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群算法源代码。本源代码模块化编写,结构清晰,便于改进和做数值实验,非常好用。
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说明:这个项目基于 simulink 使用粒子群优化算法的 pid 参数优化整定。在这里 weso 返回 Kp,正在考虑一种植物与致动器系统的仿真模型。有是一个文件给超调量,上升时间和沉降时间适应度函数的目标函数。根据哪些粒子群优化算法返回 Kp、 Ki、 Kd 的最优值。
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说明:最近,我正在学习如何解决 TSP (或 VPR) 与群算法,特别利用粒子群优化算法。这是为粒子群优化算法的 matlab 程序代码,我们可以找到它如何由它解决的问题。
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说明:粒子群优化(PSO)是一种衍生的无全局最优解算器。如果你是一个初学者希望学习使用这个工具箱的工作, soplotswarm是为了绘制一个三维axes。将帮助了解有关粒子群优化算法。
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说明:资源描述本算法是关于改进的粒子群算法优化bp神经网络,用于级联式变频器的故障诊断。有基本传统的bp神经网络算法,也有改进的粒子群优化神经网络算法,二者进行对比,取得了很好的效果,里面有例子数据。
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