粒子群算法（1）单目标1.1 理论 粒子群算法起源于鸟群的捕食行为，其本质是一种随机搜索方法。鸟群捕食时，对于目标猎物的位置信息是共享的，除了自身对于猎物的位置认知，还有其他群体伙伴对目标猎物的位置认知。综合以上信息，改变自身的移动速度和方向，从而不断向目标前进。因此，在优化问题中，最优解就是我们的目标猎物位置，初始解集则是我们的鸟群位置，目标函数用来衡量不同解集到最优解的距离，在自身位置、移动速
粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。鸟群中有个体和群体，个体和群体的信息是可以互通的。个体在随机搜寻食物的过程中，只要跟踪离食物最近的群体，就能最有效地找到食物。1.一些基本概念 （1）粒子：优化问题的候选解，指鸟群中的一个个个体； （2）位置：候选解所在的位
一、算法概述带罚函数的粒子群算法（Particle Swarm Optimization with Penalty Function）是一种常用的优化算法，它主要用于解决约束优化问题。在传统的粒子群算法中，粒子在搜索空间中移动，以寻找最优解。然而，在实际问题中，通常会存在一些约束条件，例如变量的取值范围或函数的不等式约束等。这些约束条件可能导致搜索空间不连续，甚至不可行。因此，带罚函数的粒子群算法
多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的，详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。我们知道原来的单目标PSO流程很简单： -->初始化粒子位置（一般都是随机生成均匀分布） -->计算适应度值（一般是目标
转载
2016-05-05 00:24:00
244阅读
一、主要内容程序是对文章《基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》的方法复现，具体内容如下：以系统节点电压水平（电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型。求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法(improved multi—objective particle swarm optimizer，IMOPSO)。该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值
多目标粒子群优化算法——MOPSO多目标粒子群优化算法——MOPSO一、对目标空间进行分割二、初始化三、更新四、输出 多目标粒子群优化算法——MOPSO参考文献：MOPSO : A Proposal for Multiple Objective Particle Swarm OptimizationMOPSO是多目标优化算法中比较常见的一种算法，是学习多目标优化算法的”必经之路“。MOPSO的创
目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现1 概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射
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
转载
2023-07-24 19:16:24
112阅读
1．实验目的掌握粒子群算法解决背包问题的方法，掌握引入惯性权重的粒子群算法应用。2．实验环境Matlab3．实验内容使用粒子群算法解决背包问题。假设存在五类物品，每类物品中又包含四种具体物品，现要求从这五种类别物品中分别选择一种物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大，总体积最小，并且背包的总质量不超过92kg。用C表示物品质量，X为选择物品。P为每个物品的价值，R为每个物品的体积。P，R，C的
粒子群算法
算法流程：初始化粒子群，随机产生所有粒子的位置和速度并确定粒子的pbest和gbest。对每个粒子，将它的当前位置与它经历过的最好位置pbest进行比较，如果当前位置更好，则将其作为当前的最好位置pbest；否则，pbest保持不变；对每个粒子，将它的当前位置和群体中所有粒子所经历的最好位置gbest进行比较，如果这个粒子的位置更好，则将其设置为当前gbest；否则，gbest保
1.摘要大多数的MOPSO算法只采用单一的搜索策略来更新每个粒子的速度（单目标优化问题（SOP）），这可能会给复杂的MOPSO算法带来一定的困难。提出了一种基于MMOPSO算法的MOPSO算法，利用分解方法将MOPS转换为一组聚合问题，然后相应地分配粒子来优化每个聚集问题。设计了两种搜索策略来更新每个粒子的速度，这分别有利于加快收敛速度和保持种群多样性。在此之后，粒子访问的所有非主导解决方案都保存
如果你之前有去了解过粒子群算法，但苦于冗长的解释与晦涩的代码，你始终无法较为清晰的了解这个算法。这次我就带着大家来过一遍这个看似复杂实则简单的“鸟”算法。首先假象你是一只正在觅食的鸟，你不知道食物（即最优解）在哪，要在这茫茫无际的天空中寻找食物并不是一件容易的事情。不过好在天上有一群鸟陪你共同寻找这个食物的所在地。任何一只距离食物最近的鸟都会告诉同类自己的位置，以此吸引同类过来。以上就是粒
一、经典粒子群PSO算法1 思想来源粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO) 作为进化计算的一个分支，是由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 提出的一种搜索算法。该算法在提出时是为了优化非线性函数，亦即求解非线性函数在某个求解范围内的最优解。 粒子群优化是一种模拟自然界生物的活动以及群体智能的随机搜索算法，该算法吸取了人工生命(Artifici
1．实验目的掌握粒子群算法解决背包问题的方法，掌握引入惯性权重的粒子群算法应用。2．实验环境Matlab3．实验内容使用粒子群算法解决背包问题。假设存在五类物品，每类物品中又包含四种具体物品，现要求从这五种类别物品中分别选择一种物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大，总体积最小，并且背包的总质量不超过92kg。用C表示物品质量，X为选择物品。P为每个物品的价值，R为每个物品的体积。P，R，C的
1、前言单目标粒子群算法详解见链接 多目标粒子群算法（MOPSO）是由Coello Coello等人在2004年提出的。 它是PSO的多目标算法，求解的是帕累托的最优解集。它同粒子群一样，粒子群中的粒子通过共享信息，向着全局最佳粒子和它们自己的个人最佳位置移动。 然而，与PSO不同的是，有不止一个标准来确定和定义最佳(全局或局部)。2、多目标粒子群算法介绍MOPSO算法引入了“档案”的概念档案保存
PSO也写了一个多月了吧，记得是今年3月底完成了差不多是破釜沉舟式写出来的，当时写出来那个激动哇。。因为就花一天，而且很简单，更主要的是，写过了JADE，这个写起来就思路清晰很多了。我觉得这个问题是比较有意思的一个问题，它是模拟鸟群捕食行为的一种算法：设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最
近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现，在工程优化领域得到了广泛的应用，多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[
转载
2023-09-01 07:40:33
151阅读
粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体搜素算法。它分为全局最佳粒子优化和局部最佳粒子优化，对于全局最佳PSO，或者叫做gbest PSO，每个粒子的邻域都是整个群，其算法伪代码如下： 创建并初始化一个n维的粒子群
repeat
for 每个粒子i=1,2,…n do
# 多目标粒子群算法简介与实现
## 1. 引言
多目标优化问题在现实生活中广泛存在，如旅行商问题、资源分配问题等。为了解决这些问题，人们提出了各种各样的优化算法。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为，来求解最优问题。多目标粒子群算法（Multi-Objective Particle Swa
原创
2023-08-17 11:11:15
141阅读
# 多目标粒子群算法Python实现
## 介绍
多目标粒子群算法（Multi-objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。该算法通过模拟鸟群觅食的行为，以群体协作的方式搜索目标空间中的最优解。
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现多目标粒子群算法。我将分步骤解释整个流程，并提供相应的代码和注释
原创
2023-08-21 04:47:17
337阅读
