一：基本信息1标题：《基于多目标粒子群算法的智能组卷研究》2时间：20133来源：东北师范大学硕士学位论文4关键词：智能组卷；计算机辅助测验；层次分析法；粒子群优化算法；多目标粒子群优化算法。二：研究内容 1：研究背景。 2：研究现题库系统建设。 
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2023-08-25 16:41:59
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⛄ 内容介绍一种粒子群算法优化LSTM神经网络的行程时间预测方法,包括如下步骤:步骤S1:采集风电功率数据,进行数据归一化,按比例划分为训练集和测试集;步骤S2:采用粒子群算法优化LSTM神经网络预测模型的各个参数;步骤S3:输入粒子群算法优化好的参数,训练集,进行LSTM神经网络预测模型的迭代优化;步骤S4:利用已训练好的LSTM神经网络模型对测试集进行预测,并评估模型误差.本发明的方法寻优速度
作者：康慎吾
地点：北华航天工业学院粒子群优化算法流程图粒子i的第d维速度更新公式:粒子i的第d维位置更新公式:粒子速度更新公式包含三部分:
第一部分为粒子先前的速度
第二部分为“认知"部分，表示粒子本身的思考,可理解为粒子i当前位
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2023-07-27 23:03:16
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1. 研究背景它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略：寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜索。PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。用一种粒子来模拟上述的鸟类个体，每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜索个体，粒子的当前位置即为对
算法原理之前求解的无约束的问题。粒子群算法求解无约束优化问题 源码实现算法原理如下 今天讲解下求解约束优化的问题。该问题常用的方法是罚函数法。即如果一个解x不满足约束条件，就对适应度值设置一个惩罚项。它的思想类似线性规划内点法，都是通过增加罚函数，迫使模型在迭代计算的过程中始终在可行域内寻优。 假设有如下带约束的优化问题&nb
背景粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群（swarm）”来源于微粒群匹配M. M. Millonas在开发应用于人工生命（artificial life）的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子（par
注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第5章介绍来写，主要介绍粒子群算法思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）粒子群算法（PSO）简介PSO属于智能算法，智能算法都属于软计算（动态自适应的求解方式）。
PSO依托群鸟觅食模型（Boid模型）寻找最优值。粒子群算法的基本理论群鸟觅食模型中，每只鸟的飞行基于自身经验和群体经验。
Boid模型遵守3个行为准则
转自：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。其中每只鸟的位置/路径则为自变量组合，每次到达的地点的食物密度即函数值。每次搜寻都会根据自身经验（自身历史搜
核心思想粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出是根据鸟类的捕食行为简化出的一种模型假设一只鸟在捕食时，会和种群中其他的鸟类共享信息，并且根据自己寻找到的最优位置以及群体中给出的最优位置来改变自己的速度（包括大小与方向），从而从无序寻找到最终变成有序飞行。其速度的改变遵循三条原则：
一、粒子群算法的历史 粒子群算法源于复杂适应系统（ComplexAdaptiveSystem,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比方研究鸟群系统，每一个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其它的主体进行交流，而且依据交流的过程“学习”或“积累经验”...
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2014-10-12 13:32:00
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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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一、官方定义： 首先我们要知道粒子群算法具体要解决的问题是什么，官方定义是：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， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algor
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2023-08-10 17:57:40
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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
原始粒子群算法 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的基本思想是随机初始化一群没有体积没有质量的粒子
原创
2022-08-07 00:10:22
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如果遇到的优化问题特别复杂的话，启发式算法就是我们求解问题的一大法宝。 启发式搜索与盲目搜索的区别：利用中间信息改进搜索策略 连续优化：连续型变量 组合优化：离散型变量 今天我们就来学习第一个智能优化算法：粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,P ...
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2021-09-05 16:02:00
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粒子群算法 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，
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2018-10-26 20:50:00
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粒子群算法：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
原创
2023-03-18 10:10:58
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自话粒子群算法（超简单实例） 简介 上 次在自话遗传算法中提到后期会写两篇关于粒子群算法和蚁群算法的博文，所以这次给大家带来的是我对粒子群的一些理解，并附带一个相当简单的实例去描述这个 算法，我会尽力通俗易懂的把整个算法描述一遍，其实粒子群算法的思想也挺简单的，希望我不要反而写复杂了，下面同样引用百
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2021-07-16 10:14:05
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粒子群算法介绍优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机
题目：一种新的离散粒子群优化算法中文摘要 粒子群优化算法在许多优化问题上表现得非常好。粒子群优化算法的缺点之一是假设算法中的变量为连续变量。本文提出一个新的粒子群优化算法，能够优化离散变量。这个新算法被称为整数和分类粒子群优化算法，该算法融合了分布估计算法的思想，即粒子代表概率分布而不是解的值，并且PSO更新修改了概率分布。本文
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2023-08-25 17:31:00
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