粒子群算法，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 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
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2023-11-07 11:24:51
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目录前言PSO简介classical PSO分类全局版粒子状态更新公式算法流程参数设置MATLAB代码实验结果展示 前言 本文主要介绍了典型的粒子群算法流程以及给出了求解函数极值时的matlab代码。PSO简介 1. 由Eberhart和Kennedy于1995年提出。 2.
粒子群算法是一种基于鸟类觅食开发出来的优化算法，它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。 From 《An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network》 PSO算法的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡，这在很大程度上依赖于算法的控制参数，包括粒子群初始化、惯性因子w、最大飞翔
原创
2023-05-18 15:50:37
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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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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
原博文：答疑：我把答疑放在最前面了。很多小伙伴真的是零基础，既不懂matlab也不懂粒子群算法。因此我把最常问我的问题总结一下。Q1：为什么我把直接把代码复制过去不能运行？A1：因为这个代码没有目标函数，你需要设置求解的函数才能计算吧。下文有推荐的测试函数，copy过来可以直接用。Q2：为什么设置了目标函数还是报错？A2：设置目标函数后，需要针对目标更改参数。最起码你得把维
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2023-10-09 22:58:44
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文章目录1 算法基本概念2 算法的MATLAB实现2.1 算法的基本程序2.2 适应度函数示例2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用3 粒子群算法的权重控制3.1 线性递减法3.2 自适应法3.2.1 根据全局最优点距离进行调整3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重4 混合粒子群算法参考文献 1 算法基本概念粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
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2023-10-10 07:42:18
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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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粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization 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。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。
原创
2021-07-09 15:32:09
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一、实验题目计算如下二元函数的最小值：（其中自变量x、y的范围均为[-50, 50]）用matlab代码实现。代码必须能一键运行。最后输出x,y和z的最优值及收敛到最优值所需的迭代步数。算法关键参数需要注释清楚（如权重因子、学习因子、速度变化范围等）。二、算法原理粒子群优化算法求最优解 1、问题描述D维空间中，有N个粒子； 粒子i位置：xi=(xi1,xi2,…
PSOIndividual.py
import numpy as np
import ObjFunction
import copy
class PSOIndividual:
'''
individual of PSO
'''
def __init__(self, vardim, bound):
'''
vardim: di
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2023-05-31 23:37:29
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import random
class Particle:
def __init__(self, dim):
self.position = [random.uniform(-10, 10) for i in range(dim)]
self.velocity = [random.uniform(-1, 1) for i in range(dim)]
粒子群算法是比较有名的群体智能算法之一，其他群体智能算法还包括蚁群算法、鱼群算法、人工蜂群算法等。今天学习一下粒子群算法。 文章目录算法原理（Inspiration）优化过程python实现参数调优w参数的设置参数
c
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2023-08-14 15:40:37
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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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目录1.算法1.1.原理1.2.性能比较1.3.步骤2.代码2.1.源码及注释 1.算法1.1.原理建议没接触过粒子群算法的朋友先看较为基础的全局粒子群算法原理及介绍，以下博文链接有详细的讲解、代码及其应用举例：【Simulink】粒子群算法（PSO）整定PID参数（附代码和讲解）这里就介绍一下全局粒子群算法和混合粒子群算法的区别。全局粒子群算法（General PSO）将粒子速度矢量影响因子分
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2023-09-26 09:36:38
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一、粒子群算法理论粒子群算法来源于鸟类集体活动的规律性，进而利用群体智能建立简化模型。它模拟的是鸟类的觅食行为，将求解问题的空间比作鸟类飞行的时间，每只鸟抽象成没有体积和质量的粒子，来表征一个问题的可行解。1.1 粒子群算法建模粒子群算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量数决定了解空间的维数。每个粒子有了初始位置与初始速度，然后迭代寻优。每一次迭代中，每个粒子通过跟踪两个极值来
粒子群算法的实现基本概念：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）粒子：优化问题的候选解，指鸟群中的独立个体；（2）位置：候选解所在的位置，即鸟群个体的位置；（3）速度：粒子的移动速度；（4）适应度：评价粒子优劣的值，一般为优化目标函数的数值；（5）个体极值：单个粒子迄今为止找到的最佳位置；（6）群体极值：
1、概述粒子群优化算法(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演化过
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于解决多目标规划问题。它通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为，利用信息共享和合作搜索的方式来寻找最优解。PSO算法具有简单易实现、全局搜索能力强等特点，在实际应用中得到了广泛的应用。
PSO算法的基本思想是通过对群体中的每个个体（称为粒子）的位置和速度进行更新，以搜索最优解。每个粒子都有自
原创
2023-08-02 10:28:04
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