原博文：答疑：我把答疑放在最前面了。很多小伙伴真的是零基础，既不懂matlab也不懂粒子群算法。因此我把最常问我的问题总结一下。Q1：为什么我把直接把代码复制过去不能运行？A1：因为这个代码没有目标函数，你需要设置求解的函数才能计算吧。下文有推荐的测试函数，copy过来可以直接用。Q2：为什么设置了目标函数还是报错？A2：设置目标函数后，需要针对目标更改参数。最起码你得把维
文章目录1 算法基本概念2 算法的MATLAB实现2.1 算法的基本程序2.2 适应度函数示例2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用3 粒子群算法的权重控制3.1 线性递减法3.2 自适应法3.2.1 根据全局最优点距离进行调整3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重4 混合粒子群算法参考文献 1 算法基本概念粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
前一段师姐帮学姐用 粒子群算法计算带线性等式约束的最优问题。matlab自带的粒子群算法并没有这个功能，所以对原有的粒子群增加了两个步骤来进行线性等式约束。 没理解基础粒子群算法的童鞋请先去别的文章处弄懂，我是在这里看的 推荐一下 增加的两个步骤。 1. 引入惩罚因子，在离线性等式较远的地方让他适应度（函数值）无穷大（我找的
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，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。 它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”（Crossover）和“变异”（Mutation）操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。一、概念：粒子群是基于群体的算法，每个个体
粒子群算法求解路径规划1.1 路径规划问题描述 给定环境信息，如果该环境内有障碍物，寻求起始点到目标点的最短路径， 并且路径不能与障碍物相交，如图 1.1.1 所示。1.2 粒子群算法求解1.2.1 求解思路 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在路径规划中，我们将每一条路径规划
粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。 ①相较于传统算法计算速度非常快，全局搜索能力也很强； ②PSO对于种群大小不十分敏感，所以初始种群设为500-1000，速度影响也不大； ③粒子群算法适用于连续函数极值问题，对于非线性、多峰问题均有较强的全局搜索能力。作为举例说明，本文将用粒子群算法，求解Rastrigin函数f(x)=x²-10*cos(2
❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。❃同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。❃PSO的优势在于简单，容易实现
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（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，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传
源文件main.cpp#include "PSO.h";
const int D=10;//维数，即自变量x的个数，const代表是常量，在这个程序中值保持不变，不被修改
const int N=100;//粒子数量，即解组的个数，矩阵中一行代表一组解
const int iters=200;//总迭代次数
const double c1=2;//控制与自身的学习速度
const double
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2023-06-07 15:38:41
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1.背景实际上网上关于pso算法的这个呢有很多，也不乏代码实现，包括matlab和python实现。但是查看各位大佬的代码，发现或多或少存在一些问题，下面就基于@大灰狼学编程的博客，对其代码进行部分纠正，希望大家多批评指正（ps:对于原理的讲解，我更推荐博客）。2.修改后的代码# 使用粒子群算法计算：f(x)=x^2+y^2+x的最小值
import numpy as np
X = np.ar
2018年1月份给师姐做的一个小项目，本来不打算写的，因为论文还没发表，涉及查重等乱七八糟的问题。。。。感觉现在不写，以后应该来不及了，因为已经在实习岗位了。。。。不做过多介绍，只做大概的描述，我是在别人程序上进行改进和优化的。。。。之前还想把博文写的好看一点，现在没时间也没心思了，每天挤三个小时公交车去上班，那有多余时间来弄博文。 参考几位大神的博文和百度知道： 粒子群算法的原理：
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2023-06-07 15:39:35
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对无约束粒子群算法介绍 (统一回复一下，代码链接在此，这个代码和博客有所不同，对有点基础的同学来说问题不大的，祝诸位学业有成~ 新链接：https://pan.baidu.com/s/1VUs872FqWeuFbGat7p4-Gg?pwd=4c9m 提取码: 4c9m 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦)约束条件对目标函数中的变量进行的约束。即一个函数中的各个变量有的会有限制条件，
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（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，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗
1、粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，每个个体对比最佳位置，得出群体最佳位置。2、算法分析粒子群算法通过无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度v=(v1,v2,....vn)和位置x(x1,x2,....xn),速度代
粒子群算法是一种基于鸟类觅食开发出来的优化算法，它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。 From 《An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network》 PSO算法的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡，这在很大程度上依赖于算法的控制参数，包括粒子群初始化、惯性因子w、最大飞翔
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2023-05-18 15:50:37
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1 粒子群算法1.1 概述粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法的思想来源于对鸟类捕食行为的研究，鸟之间通过集体的协作使得群体能够找到最多的食物，PSO便是通过模拟鸟群飞行觅食的行为，来寻找最优解的算法，这是一种基于群体智能（Swarm Intelligence）的优化方法。在粒子群算法中，我们将鸟群抽
# Python粒子群算法约束条件实现
## 1. 概述
在介绍Python粒子群算法的约束条件实现之前，我们先来了解一下粒子群算法的基本概念和原理。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自鸟群觅食的行为。粒子群算法通过模拟鸟群中个体之间的协作行为，通过优化问题的目标函数，寻找问题的最优解。
粒子群算法的基本思想
原创
2023-08-11 03:25:21
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粒子群算法简介一、粒子群算法的历史 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）
一．PSO算法理论
PSO算法首先在可行解空间中初始化蚁群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在的最优解，用位置，速度和适应度3项指标表示该粒子特征，适应度值是有适应度函数计算得到的，一般来说，适应度函数就是我们所要求的目标函数。粒子在解空间中运动，通过个体极值Pbest和群体的极值Gbest来更新个体的位置。个体极值Pbest：指通过个体的位置计算得到的适应度值的最优位置。群体的极值G
粒子群算法介绍03：附Matlab、python代码（PSO）八：惯性权重w体现的是粒子继承先前速度的能力，Shi Y最先将惯性权重w引入PSO算法中，并分析指出一个较大的惯性权重值有利于全局搜索，而一个较小的惯性权重值则更有利于局部搜索。为了平衡两者，后又提出了线性递减惯性权重（LDIW）。式（13-4）错误，分母只是k，去掉Tmax- 无惯性权重的情况下，让程序运行100次平均值作为最优结果。
