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
改进后的粒子群算法，精度提高（寻找全局最优解的能力），同时时间复杂度降低clc;clear;tic
%粒子群算法(相较于其它粒子群算法，其时间复杂度最低，同时精度提高）
N=100;%粒子群总个数，即产生100组解
D=10;%粒子维度，即一组最优解的自变量个数如x1,x2,x3,x4,x5,得到一个因变量y；这是5维的
G=200;%最大迭代次数
c1=1.5;
%学习因子1，控制与自身最优值的
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2023-09-02 10:47:50
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算法理解粒子群算法，又叫鸟群算法，可见是受鸟群捕食行为的启发。它属于遗传算法、群智算法。粒子群算法关注于粒子的两个属性：位置和速度。每个粒子在空间中单独搜寻，它们记得自己找到的过最优解，也知道整个粒子群当前找到的最优解。下一步要去哪，取决于粒子当前的方向、自己找到过的最优解的方向、整个粒子群当前最优解的方向。Note: 一开始我看到“群智算法”这个概念，以为它是应用于一群机器人的算法。假
文章目录一、理论基础 二、案例背景 1、问题描述 2、算法流程 3、算法实现 三、MATLAB程序实现 四、延伸阅读 五、参考文献 六、完整程序一、理论基础标准粒子群算法通过追随个体极值和群体极值完成极值寻优，虽然操作简单，且能够快速收敛，但是随着迭代次数的不断增加，在种群收敛集中的同时，
原创
2021-06-30 17:47:21
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目录0.背景1.粒子群算法1.2.算法步骤1.3.算法举例2.PID自整定2.1.基于M文件编写的PID参数自整定*2.2.复杂系统的PID自整定（基于simulink仿真）2.2.1.PSO优化PID的过程详解<font color=#C2019>2.2.2.在PSO优化过程中修改参数价值权重 阅读前必看： 本代码基于MATLAB2017a版本，如果版本不同可能会报错请从set_p
本文是偏应用的简要总结。关于粒子群算法的基础知识和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行时的迭代过程 第三部分，关于算法的全局搜索和局部搜索的理解 第四部分，算法思路整理1. 简要流程Step 1. 产生一批初始解（附带初始化粒
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。
01 算法起源粒子群优化算法(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
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2023-06-21 20:49:13
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1.算法描述粒子群优化算法（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。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. 在路径规划中，我们将每一条路径规划为一个粒子，每个粒子群群有 n 个粒
# 如何实现粒子群TSP算法
## 概述
在进行粒子群TSP算法之前，首先需要了解TSP（Traveling Salesman Problem）问题，它是一个经典的组合优化问题，目的是寻找一条最短路径经过所有城市并回到起点。而粒子群算法是一种启发式算法，通过模拟鸟群觅食的过程来找到全局最优解。在本教程中，我将指导你如何用Python实现粒子群TSP算法，并解决旅行商问题。
### 粒子群TSP
一、粒子群算法简介
粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而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，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里，但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米
原创
2021-07-08 10:40:38
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问题：用粒子群算法求函数f(x)=xsinx*cos2x-2*x*sin3x的最大值,同时可以求出当x取多少时原函数有最大值？粒子群算法：1.同遗传算法一样先要随机生成鸟群的位置和速度（相当于遗传算法中随机生成的种群），其实就是在特定的范围内生成随机数2.需要开始一个大循环，可以理解为各个鸟进行信息交流后又开始去新的位置寻找食物。3.需要记录下每只“鸟”历史上的最优位置（因为会有循环
传送门（所有的实验都使用python实现）实验1 BP神经网络实验实验2 som网实验实验3 hopfield实
原创
2022-10-19 16:18:02
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一、TSP问题 TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、
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2013-10-09 18:12:00
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改进粒子群优化算法matlab程序 参考文献《改进粒子群优化算法的概率可用输电能力研究-李国庆》1 粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，是一种基于仿生学的优化算法。粒子群算法是通过模拟鸟群、鱼群等群体行为来实现优化的算法。粒子群算法最初由美国社会学家Kennedy和Eberhart于1995年提出，其基本思想是通过模拟
一、简介
1 算法1.1 原理1.2 性能比较1.3 步骤
二、源代码
function varargout = PSO(varargin)
% PSO M-file for PSO.fig
% PSO, by itself, creates a new PSO or raises the existing
% singleton*.
%
% H = PSO ret
原创
2021-07-07 15:54:18
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粒子群算法介绍01：附Matlab、python代码（PSO）一：粒子群算法（PSO：particle swarm optimization，粒子群优化算法）是一种群体智能优化算法（像蚁群算法、鱼群算法等等）。由Kenndy和Eberhart于1995年首次提出，源于对鸟群捕食行为的研究——鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜索当前距离食物最近的那个鸟的周围空间。（怎么找到距离食物最近的鸟—
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
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
