TSP1.1问题描述 给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起 始城市的最短回路。这里给定 10 个城市和两两之间的距离。如图 2.1 所示。1.2 粒子群算法求解1.2.1 求解思路 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 TSP 问题中，我们将每一条
文章目录粒子群算法PSO1. 简介1.1 简介和背景2. 算法2.1 参数介绍2.2 流程速度更新公式位置更新公式2.3 应用3. 代码3.1 matlab一维的二维的3.2 python粒子群算法PSO1. 简介1.1 简介和背景起源：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特点：粒子群
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2023-05-10 14:50:22
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粒子群代码（MatLab）clc;
clear;
% 粒子群算法中的预设参数（参数的设置不是固定的，可以适当修改）
particleNumber = 30; % 粒子数量
variableNumber = 3; % 变量个数
c1 = 2; % 每个粒子的个体学习因子，也称为个体加速常数
c2 = 2; % 每个粒子的社会学习因子，也称为社会加速常数
w = 0.9; % 惯性权重
i
目录一、粒子群算法的概念二、粒子群算法分析三、粒子群算法种类1.基本粒子群算法2.标准粒子群算法3.压缩粒子群算法4.离散粒子群算法四、粒子群算法流程五、例题一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。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
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
粒子群优化算法 20:07:09 森先生 阅读数 37380 %% 最近写的粒子群的论文，再重新巩固一下 推荐一个优化算法代码网址：://www.Hvass-Labs.o...
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2019-07-24 21:59:00
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。1、粒子群算法粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法，假设问题的解空间很小，比如一个函数 y = x^2 ，解空间在[-1,1],现在求这个
原创
2023-04-25 09:01:13
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。1、粒子群算法粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法，假设问题的解空间很小，比如一个函数 y = x^2 ，解空间在[-1,1],现在求这个
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2023-08-14 08:58:06
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一、粒子群算法的概述二、粒子群算法的流程
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2023-06-15 06:26:52
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粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO， 是近年来发展起来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，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Muta
❃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
粒子群算法(PSO算法)： 优点：操作简单、收敛速度快； 缺点：早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值 PSO算法的发展方向： 1、调整PSO的参数来平衡算法的全局探测和局部开采能力：(1)引入惯性权重并对其进行线性/非线性的动态调整–w (2)研究加速因子对位置期望及方差的影响，得出更好的加速因子取值–c1单调递减,c2单调递增，迭代初期搜索更细致，迭代后期全局合作能力增强。 2、设计不同类型的拓
粒子群算法与matlab代码实例使用粒子群算法介绍粒子群算法使用场景粒子群的优缺点实例编程分析代码分析参数分析更多应用场景 在网络中有很多的博客都已经粒子群算法的算法本质讲解的非常清晰明了，但是经本人在当初实际编程和使用中发现，对粒子群算法代码的实际使用还是存在着调参不便，适应度函数编辑不便等对新手较为不友好的现象，因此本文仅作于同样是小白的各位同学，以其达到交流学习的目的。粒子群算法介绍粒子群
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary co
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2023-08-30 15:00:20
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最近需要用上一点最优化相关的理论，特地去查了些PSO算法相关资料，在此记录下学习笔记，附上程序代码。基础知识参考知乎大佬文章，写得很棒！ 传送门 背景 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 ...
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2021-09-18 20:02:00
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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：
粒子群算法的改进 线性递减惯性权重 我们的目的就是要在开始的时间内尽量的多在全局搜索，在后期的时间内不断缩短搜索范围，从而找到全局最大值。 线性递减惯性权重就是为了平衡全局搜索和局部搜索的地位。 %% 线性递减惯性权重的粒子群算法PSO: 求解函数y = x1^2+x2^2-x1*x2-10*x1- ...
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2021-08-08 11:58:00
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本文介绍了一种用于优化连续非线性函数的方法。该方法是通过对一个简化的社会模型的模拟发现的；因此讨论了社会隐喻，尽管该算法没有隐喻
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2023-07-02 00:50:15
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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程，从而获
算法没有和图像处理直接相关，不过对于图像分类中的模式识别相关算法，也许会用到这个优化算法。
算法步骤：
1.首先确定粒子个数与迭代次数。
2.对每个粒子随机初始化位置与速度。
3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度。
Px=Px+Pv*t; %位置更新公式
Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式
这里c1和c2是加速因子，和梯度下
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2020-09-10 16:41:00
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