1 原理粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物(不知道食物的具体位置)，但是能闻到食物的味道(能知道食物距离自己位置)。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群算法求解函数的最值。因此需要事先把实际问题抽象为一个数学函数，称之为适应度函数。在粒子
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2024-06-16 10:04:37
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# 粒子群算法 Python 实现指南
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种用于解决优化问题的启发式算法。它通过模拟鸟群觅食的行为找到问题的最优解。在这篇文章中，我将指导你如何在 Python 中实现粒子群算法，步骤简单清晰，适合刚入行的小白。
## 实现流程
我们将实现粒子群算法的整个流程，下面的表格展示了主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
文章目录算法原理Python实现算法测试 算法原理粒子群算法，缩写为PSO(Particle Swarm Optimization)，是一种非线性寻优算法，其特点是实现简单、收敛速度快，对多元函数的局部最优有较好的克服能力。所谓粒子群，就是一群粒子，每个粒子都有自己的位置和速度，记第个粒子的位置为，速度为。如果没有任何外加条件，这群粒子的轨迹，将完全由某一时刻的位置和速度决定。而想要通PSO进行
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2023-10-19 06:49:03
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作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。
一、粒子群算法介绍
1、初始化
首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度。
2、个体极
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2021-08-11 11:08:11
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一、引言 哈喽大家好，有一段时间没更新Blog了，最近身体不太舒服哈，今天开始继续更了。言归正传，这次要讲的是“粒子群算法”。这个算法是由两个科学家在1995年，根据对鸟类捕食行为的研究所得到启发而想出来的。好的，接下来让我们开始吧。二、鸟类捕食行为 鸟妈妈有7个鸟宝宝，有一天，鸟妈妈让鸟宝宝们自己去找虫子吃。于是鸟宝宝们开始了大范围的捕食行为。一开始鸟宝宝们不知道哪里可以找得到虫
# 使用Python实现粒子群算法动画
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于工程、经济等领域。实现一个粒子群算法的动画可以帮助我们更好地理解PSO的工作原理。本文将通过详细步骤，带你一步步实现一个简单的粒子群算法动画。
## 流程概览
实现粒子群算法动画的步骤如下：
| 步骤 | 描述
粒子群算法1. 题目介绍粒子群算法，其全称为粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 。它是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搜索算法。粒子群算法属于启发式算法也叫智能优化算法，其基本思想在于通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。我们的目标是寻找一个函数的全局最小值或最大值，这个函数可以是二维或三维的，也可以是多维的。为了方便理
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2023-10-04 07:49:24
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粒子群算法原理很简单，用matlab和python都很快实现编程。程序：参数部分，需要修改的可以修改。这个程序实现的是基本粒子群算法，对于提升粒子群算法的表现，可以在上面进行更多的功能添加。import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
#----------------------PSO参数设置---------
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2023-06-05 23:00:21
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介绍 粒子群算法（Particle swarm optimization，PSO）是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法，主要用于解决最优化问题（optimization problems）。1995年由 Eberhart和Kennedy 提出，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。 假设一群鸟在觅食，在
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2023-11-06 15:40:22
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粒子滤波原理粒子滤波是基于蒙特卡洛仿真的近似贝叶斯滤波算法。我们可以从贝叶斯滤波的过程来相应的给出粒子滤波的过程。贝叶斯滤波公式推导分为两步，详细推导过程请见：崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯网络。第一步为状态预测，即通过上一时刻的状态量和当前时刻的控制量预测当前时刻的状态量： 第二步为量测更新，即通过当前时刻的观测量来修正当前时刻状态量的预测量： 式中代表归一化常数。
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2023-08-03 14:10:00
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上学的时候每次遇到“粒子滤波”那一堆符号，我就晕菜。今天闲来无事，搜了一些文章看，终于算是理解了。下面用白话记一下我的理解。问题表述：某年月，警方（跟踪程序）要在某个城市的茫茫人海（采样空间）中跟踪寻找一个罪犯（目标），警方采用了粒子滤波的方法。1. 初始化：警方找来了一批警犬（粒子），并且让每个警犬预先都闻了罪犯留下来的衣服的味道（为每个粒子初始化状态向量S0），然后将警犬均匀布置到城市的各个区
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2023-07-23 16:08:49
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推荐开源项目：简单的SLAM与机器人教程与编程实践-github疯言疯语：
如果你对一个算法有什么用都一无所知，那么学这个算法的难度那就增加了100倍。——知乎@Ai酱首先我们看看粒子滤波怎么用的。我以粒子滤波可以用来机器人自主定位为例。现在已知机器人脑子里面有某个商场的地图，然后它想知道自己到底在哪。注意：现在机器人已知商场地图，并且能看到周围长啥样，需要求机器人位于地图哪个位置（就像我们人自己
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2023-07-28 20:48:10
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以下源代码为MOPSO的双目标规划，目标函数使用ZDT1来测试多目标粒子群（MOPSO）起源：1995年，受到鸟群觅食行为的规律性启发，James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型，经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ，也可称为粒子群算法。粒子群算法的思想源于对鸟群觅食行为的研究，鸟群通过集
01.from numpy import array 02.from random import random 03.from math import sin, sqrt 04. 05.iter_max = 10000 06.pop_size = 100 07.dimensions = 2 08.c1 = 2 09.c2 = 2 10.err_crit = 0.00001 11. ...
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2016-05-30 00:10:00
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# 多目标粒子群算法的实现
## 引言
多目标优化问题在实际应用中非常常见，例如在调度、路径规划、投资组合优化等领域。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种常用的优化算法，可以用于解决多目标优化问题。本文将介绍如何使用Python实现多目标粒子群算法。
## 多目标粒子群算法流程
下面是多目标粒子群算法的一般流程：
```mermaid
journ
原创
2023-09-14 14:46:02
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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)
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2023-08-10 16:52:38
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粒子群算法最先从观察鸟的捕食行为出发得到的仿生算法，它的原始算法用于求解无约束的多变量优化问题，如二元函数在给定区域内的极值问题，后来被扩展到求解TSP问题，动态优化问题和多目标优化问题。 粒子群算法的基本思想如下。一只鸟出去捕食，它当然是希望找到食物最多的位置。假设
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2023-08-15 17:09:06
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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）
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2023-09-22 06:31:53
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目录1、基本粒子群算法2、基本粒子群算法流程3、关键参数说明3.1 粒子种群规模 \(N\)3.2 惯性权重 \(w\)3.3 加速常数 \(c_1\) 和 \(c_2\)3.4 最大速度 \(v_{max}\)3.5 停止准则3.6 邻域结构的设定3.7 边界条件处理策略4、MATLAB仿真实例4.1 粒子群算法求解n元函数极
1. 简介粒子滤波是一种滤波算法。基本原理：随机选取预测域的 此算法存在的问题是：粒子数量越多，计算越精确，但计算量也会增加，且随着迭代，有些粒子权重变得很小，导致粒子枯竭。滤波算法适用范围卡尔曼滤波线性高斯分布粒子滤波非线性，非高斯分布2. 概念生成一系列 的假设，保留概率最大的，传播到 。保留最大概率 ，传播到 ，依此类推。3. 算法3.1 初始化在预测值空间内随机选取 个粒子 ，并分配权
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2023-10-10 14:29:39
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