这篇相当于是对前三篇的总结，基本效果如下： 在初试PyOpenGL一 (Python+OpenGL)讲解Pyopengl环境搭建，网格，球体，第一与第三人称摄像机的实现。在初试PyOpenGL二 (Python+OpenGL)基本地形生成与高度检测 里以用高程图生成地形以及以球体做三人称漫游。初试PyOpenGL三 (Python+OpenGL)GPGPU基本运算与乒乓技术&nbs
前一段师姐帮学姐用 粒子群算法计算带线性等式约束的最优问题。matlab自带的粒子群算法并没有这个功能，所以对原有的粒子群增加了两个步骤来进行线性等式约束。 没理解基础粒子群算法的童鞋请先去别的文章处弄懂，我是在这里看的 推荐一下 增加的两个步骤。 1. 引入惩罚因子，在离线性等式较远的地方让他适应度（函数值）无穷大（我找的
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，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）和“变异”（Mutation）操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。一、概念：粒子群是基于群体的算法，每个个体
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。
算法描述粒子群算法思想来源于实际生活中鸟捕食的过程。假设在一个n维的空间中，有一群鸟（m只）在捕食，食物位于n维空间的某个点上，对于第i只鸟某一时刻来说，有两个向量描述，一个是鸟的位置向量，第二个是鸟的速度。假设鸟能够判断一个位置的好坏，所谓“好坏”，就是离食物更近了还是更远了。鸟在捕食的过程中会根据自己的经验以及鸟群中的其他鸟的位置决定自己的速度，根据当前的位置和速度，可以得到下一刻的位置，这
粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。 ①相较于传统算法计算速度非常快，全局搜索能力也很强； ②PSO对于种群大小不十分敏感，所以初始种群设为500-1000，速度影响也不大； ③粒子群算法适用于连续函数极值问题，对于非线性、多峰问题均有较强的全局搜索能力。作为举例说明，本文将用粒子群算法，求解Rastrigin函数f(x)=x²-10*cos(2
❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。❃同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。❃PSO的优势在于简单，容易实现
源文件main.cpp#include "PSO.h";
const int D=10;//维数，即自变量x的个数，const代表是常量，在这个程序中值保持不变，不被修改
const int N=100;//粒子数量，即解组的个数，矩阵中一行代表一组解
const int iters=200;//总迭代次数
const double c1=2;//控制与自身的学习速度
const double
转载
2023-06-07 15:38:41
226阅读
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，但它比遗传
2018年1月份给师姐做的一个小项目，本来不打算写的，因为论文还没发表，涉及查重等乱七八糟的问题。。。。感觉现在不写，以后应该来不及了，因为已经在实习岗位了。。。。不做过多介绍，只做大概的描述，我是在别人程序上进行改进和优化的。。。。之前还想把博文写的好看一点，现在没时间也没心思了，每天挤三个小时公交车去上班，那有多余时间来弄博文。 参考几位大神的博文和百度知道： 粒子群算法的原理：
转载
2023-06-07 15:39:35
157阅读
对无约束粒子群算法介绍 (统一回复一下，代码链接在此，这个代码和博客有所不同，对有点基础的同学来说问题不大的，祝诸位学业有成~ 新链接：https://pan.baidu.com/s/1VUs872FqWeuFbGat7p4-Gg?pwd=4c9m 提取码: 4c9m 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦)约束条件对目标函数中的变量进行的约束。即一个函数中的各个变量有的会有限制条件，
1.背景实际上网上关于pso算法的这个呢有很多，也不乏代码实现，包括matlab和python实现。但是查看各位大佬的代码，发现或多或少存在一些问题，下面就基于@大灰狼学编程的博客，对其代码进行部分纠正，希望大家多批评指正（ps:对于原理的讲解，我更推荐博客）。2.修改后的代码# 使用粒子群算法计算：f(x)=x^2+y^2+x的最小值
import numpy as np
X = np.ar
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
1 粒子群算法1.1 概述粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法的思想来源于对鸟类捕食行为的研究，鸟之间通过集体的协作使得群体能够找到最多的食物，PSO便是通过模拟鸟群飞行觅食的行为，来寻找最优解的算法，这是一种基于群体智能（Swarm Intelligence）的优化方法。在粒子群算法中，我们将鸟群抽
# Python粒子群算法约束条件实现
## 1. 概述
在介绍Python粒子群算法的约束条件实现之前，我们先来了解一下粒子群算法的基本概念和原理。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自鸟群觅食的行为。粒子群算法通过模拟鸟群中个体之间的协作行为，通过优化问题的目标函数，寻找问题的最优解。
粒子群算法的基本思想
原创
2023-08-11 03:25:21
289阅读
PSO优化滑模控制器参数PSO优化滑模控制器参数1.粒子群算法1.1粒子群算法原理1.2粒子群算法求函数最值2.滑模变结构控制2.1被控对象2.2滑模控制器设计2.3实验仿真3.粒子群算法优化滑模控制参数3.1 优化目标3.2 实验仿真3.3 实验结果附录[A]滑模控制器设计与稳定性证明[B]仿真代码 PSO优化滑模控制器参数1.粒子群算法1.1粒子群算法原理 粒子群优化算法（Particle
我们在之前的博客中，对粒子群算法的实现进行了讲解，主要讲解了粒子群算法的产生，实现步骤，并且通过代码来实现了当输入变量为n维向量时的粒子群算法。 许多网友对之前的代码有些疑惑，并且提到了几个问题： 1，对于之前的代码，觉得有些看不懂？ 2，如果输入变量不再是n维向量，而是n*n维的矩阵，甚至n*n*n…维的矩阵，该如何编写代码？ 3，如果目标函数存在约束条件，该如何编写代码？ 本节就基于之前博客的
转载
2023-09-08 18:14:24
79阅读
1、函数说明 主函数： main 辅助函数： F():接收位置参数，返回对应适应值 Initial_X():初始化粒子起始位置 Private_X():接受粒子上一位置，当前位置以及它们对应的适应值，返回适应值较大的位置 Next_X():接受粒子当前位置，个体最优位置以及群体最优位置，返回粒子下一位置2、重要变量解释 Learning_Rate：学习率，例子偏向群体最优位置飞行的趋势大小 Inf
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
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Import PySwarms
import pyswarms as ps
from pyswarms.utils.functions import single_obj as fx
from pyswarms.single.global_best im
