PSO算法代码详解前期文章介绍了PSO算法的基本原理，来帮助同学们去了解PSO算法的流程。因为篇幅的问题呢，就没有在前期文章附上代码详解，为了弥补遗憾，我把代码解释作为独立的一篇博客发表，方便不同需求的同学们来交流学习。 希望大家可以踊跃评论，一起交流学习，也可以给我指出改进的点和错误的点。一元函数的优化 fun函数，要重新建立文件fun函数，要重新建立文件
function y = fun(x
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2023-11-20 21:24:47
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clear allclose all%G为迭代次数,n为个体长度(包括12个参数),m为总群规模%w,
原创
2022-10-10 15:22:46
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clear allclose all%G为迭代次数,n为个体长度(包括12个参数),m为总群规模%w,c1,c2为粒子
原创
2022-10-10 15:32:49
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I leave no trace of wings in the air but I am glad I have had my flight. ——Rabindranath Tagore，Stray Birds粒子群优化算法（PSO）Point 1 粒子群优化算法的自然界原型鸟群在食物存在的空间内飞行觅食，食物在空间内的分布是不均匀的。每只鸟可能会凭借着自己的经验或是直觉，飞往它所觉得比较好的
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2023-11-20 02:10:48
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Matlab粒子群算法神经网络泰坦尼克号介绍实验步骤初始化参数初始化种群计算适应度函数速度、位置更新极值更新实验结果总代码 介绍这里用粒子群算法优化神经网络的参数，使其得到更好的训练效果。 粒子群算法是个很简单的算法，写这篇文章当做复习复习过去学过的内容了。 粒子群算法流程图： 其中重要的是位置更新和速度更新公式 在这里那些参数都简单地取固定值实验步骤初始化参数%% 参数初始化
%粒子群算法中的
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2023-09-17 16:57:59
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粒子群优化算法(PSO)-MATLAB代码关于粒子群优化算法(PSO)的介绍与一种C++实现可以参考链接： PSO介绍及其一种C++实现 ，这里不再赘述。本片博文目的在于提供并简要介绍一种粒子群优化算法(PSO)的MATLAB代码实现。本文提供的MATLAB代码中，PSO算法本身被封装成一个函数，优化目标函数的句柄作为PSO的输入参数，从而成为了一个较高独立性的函数模块。以下为pso算法对应的函数
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2023-11-24 16:11:56
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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。
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2023-06-02 13:42:46
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最近在学优化算法，接触到了经典寻优算法之粒子群PSO，然后就想使用PSO算法来调节PID参数，在试验成功之后将此控制算法应用到了空气起动系统上，同时与之前的控制器进行对比看看哪种控制效果最好。0 引言 PID参数整定主要有两种：① 传统整定方法：幅值-相角裕度法、工程整定法、Z-N频率响应方法等，传统整定方法需要一定的工程经验，且只能获得相对意义上的最佳参数组合。② 新兴智能寻优算法如神经网
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2023-11-27 06:13:16
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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
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2023-10-30 22:52:14
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这里是引用 文章目录1. 简介2. 涌现复杂性3. 鸟群智能建模4. 代码实现5. Conclusion参考资料 1. 简介人工智能是计算机科学的一个大领域，它模拟计算机中的智能行为。在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食
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2023-08-23 14:53:30
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偶然看到自动驾驶的四项关键技术：环境感知，行为决策，路径规划和运动控制。然后看到用了粒子群优化算法。粒子群优化算法听了很多，但是没有真正研究过，今天稍微看了下，心得如下。【What】通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。鸟群觅食现象 粒子群优化算法鸟群 搜索空间的一组有效解觅食空间 问题的搜索空间飞行速度类比解的速度向量所在位置 解
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2023-12-18 20:00:34
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# 使用粒子群优化算法优化BP神经网络的python代码实现
## 1. 算法概述
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于求解连续优化问题。BP神经网络是一种常用的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。本文将介绍如何使用粒子群优化算法来优化BP神经网络的参数。
## 2. 整体流程
下面是整体流程的表格形式：
原创
2023-10-11 12:26:46
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# 粒子群优化BP神经网络的MATLAB代码实现
## 1. 简介
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群捕食中的协同行为，来寻找最优解。BP神经网络是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何利用粒子群优化算法来优化BP神经网络，并给出MATLAB代码实现。
## 2. 实现步骤
原创
2023-09-08 06:32:10
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# 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
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# 粒子群优化神经网络做预测代码实现流程
## 介绍
在这篇文章中，我们将讨论如何使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化神经网络，并用它进行预测。我将引导你完成每一个步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下面是整个流程的简化版本的流程图，使用mermaid语法的flowchart TD标识出来：
```mermaid
flowcha
原创
2024-02-12 04:26:06
56阅读
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
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2023-08-08 19:35:51
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1. 基本概念 粒子群优化，又称微粒群算法，来源于对—个简化社会模型的模拟，主要用于求解优化问题。 粒子群优化算法是 Kennedy和 Eberhart受人工生命硏究结果的启发，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。与遗传算法一样，它也是基于“种群”和
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2023-08-17 17:10:22
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文章目录前言优化问题粒子群算法PSOpso的代码适应度函数GW函数GW函数运行主函数参考文献thinkings 前言1995年被提出，源于对鸟群扑食的行为研究。 许多问题最终被归结于优化问题。为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，例如爬山法、遗传算法、神经网络算法等。优化问题1.寻找全局最优点。 2.要有较高的收敛速度。粒子群算法PSO在这里，每个优化问题的解都是搜寻空间中的一只鸟
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2023-12-12 16:12:48
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短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将LSTM用于短期电力负荷预测 , 提出基于LSTM 的短期电力负荷预测模型 , 同时建立改进粒子群模型对 LSTM进行参数优化 , 并以浙
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2024-01-12 15:34:49
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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
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2023-09-04 20:24:48
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