一个输入，一个输出的神经网络。只有两个可以训练的参数：w，b。没有中间层。不用pso的情况下#导入包
import torch
import torch.nn as nn
#数据
data = torch.tensor([[[1],[2]],[[2],[4]],[[3],[6]],[[4],[8]],[[5],[10]]],dtype=torch.float)
#参数
epoches = 10
转载
2023-07-05 16:52:27
81阅读
粒子群算法PSO1. 粒子群算法2. 算法流程2.1 公式解读2.2 初始化2.3 计算流程2.4 示例 1. 粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是一种优化算法，其主要思想受到自然界鸟群飞行的启发。 对一群鸟群来说，其群体觅食行为呈现一定规律：单只鸟并不知道食物地在哪里，但可以通过飞行中对食物的远离程度来纠正自己的飞行。体现在单只鸟上可能并不明显，但当
目录1粒子群算法简介2算法原理3迭代公式4算法流程5实例计算6代码实现6.1 基于numpy6.2 基于sko.pso 1粒子群算法简介粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。区域内有大大小小不同的食物源，鸟群的任务是找到最大的食物源（全局
机器学习是现阶段比较热门的一门学科，他在图像处理、数据拟合、人工智能方面有着很深的造诣。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到
定义：粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合，每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定，以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数，适应度值表示神经网络的误差，误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能，粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小，改变粒子的速度也就是更新网络权值，以减少均方误差。
转载
2023-06-02 13:42:46
177阅读
在Octave以及Matlab上，仿真了使用粒子群PSO实现MPPT的过程。粒子数为4。太阳能电池为4个串联。2019年4月24日更新matlab代码。目录1.1 先绘制出PV曲线（Octave）1.2 PSO算法（Octave）2.1 绘制PV曲线（Matlab）2.2 PSO.m（Matlab）3 仿真结果 本文主要是代码。我的软件环境是winxp(32bit)，Octave4.4
1、粒子群算法的简介与描述1.1粒子群算法的简介1.2粒子群算法的简单描述2、粒子群算法的原理与流程2.1粒子群算法的基本原理2.2粒子群算法的流程2.3认识参数2.4粒子群算法的流程图3、粒子群算法的优缺点3.1粒子群算法的优点3.2 粒子群算法的缺点4、粒子群算法的改进5、粒子群算法的应用方向 5.1标准粒子群算法的应用方向1、粒子群算法的简介与描述1.1粒子群算法的简介
1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-CNN-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值CNN Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_si
转载
2023-08-08 19:35:51
143阅读
大自然是我们的老师，生物的进化过程、群体智能活动为我们设计一个又一个优化算法提供了灵感的源泉。粒子群优化算法（PSO）就是仿生算法的一个著名代表。它是一种群体智能的随机搜索算法。 粒子群算法的两个重要公式分别是速度更新公式和位置更新公式。每个粒子在进化的过程中需要维护两个向量，一个是速度向
这个算法，咋一听感觉很高级，挺难的，其实学习过后也就那样，原理其实挺简单的。下面是我对粒子群算法的一些个人理解，如有差错，还望指出。一、粒子群算法简介 Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法,自然界中各种生物体均具有一定的群体行为,而人工生命的主要研究领域之一是探索自然界生物的群体行为,
转载
2023-10-14 20:37:10
62阅读
1、粒子群优化算法粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法。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
转载
2023-09-04 20:24:48
155阅读
粒子群优化算法(Partical Swarm Algorithm,pso)这个算法的原理很简单，思路就是不断地迭代，直到寻得最优解为止，很多书上都有该算法的介绍，此外matlab也自带了算法的函数：pso(),这里我自己写了一个小小的程序来实现算法。算法的应用背景：对于函数 y=1-cos(3x)*exp(-x), 函数曲线如下，观察可知在横轴约为 x=0.9350~0.9450的地方出现曲线的极
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获
随机全局优化技术概念简明、实现方便、收敛速度快、设置参数少高效搜索算法应用与函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等领域 模拟鸟群捕食的行为过程，鸟群会同步在某个时刻突然大量的聚集，或者突然改变飞行方向，或者突然散开，各自向不同的方向飞去，鸟群中个体之前努力保持最优距离的结果。核心思想：通过群体中个体之前的相互写作和信息共享来寻找
# 粒子群优化 BP 神经网络实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现过程之前，我们先来了解一下粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和 BP 神经网络。
- 粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等自然现象中的行为规律，寻找最优解。
- BP 神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，通过训练过程来调整网络的权重和偏置，以实现输入输出
原创
2023-07-28 04:35:01
202阅读
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)
转载
2023-08-10 16:52:38
90阅读
1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-BP神经网络-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对数据进行分类模型 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 2.BP神经网络 Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、ba
转载
2023-10-30 22:52:14
0阅读
1.算法概述粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演
一、概述 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.粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995年由Eberhart博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。 该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在
转载
2023-10-13 19:49:51
101阅读
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟群体行为来解决优化问题。它最初由Kennedy和Eberhart于1995年提出，受到生物群体行为的启发，例如鸟群、鱼群等。粒子群优化算法通过模拟粒子的位置和速度来搜索最优解。在每一次迭代中，每个粒子都会根据自己当前的位置和速度，以及群体中最优解的位置，更新自己的速度和位置。这样，整个
转载
2023-09-21 07:27:03
117阅读
