一、粒子算法的概述 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],现在求这个函数的最小值，我们完全可以使用枚举法，比如在这里，在解空间[-1,1]上，取1000等分，也就是步长为0.002，生成1000个x值，然后代入函数中，找到这1000个最小的y就可以了。
机器人路径规划_粒子群算法 原理 PSO的基本思想是：鸟被抽象成没有质量和体积的“粒子”，解群相当于一个鸟群，“好消息”相当于解群每代进化中的最优解，食源相当于全局最优解，一地到另一地的迁徙相当于解群的计划。在PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟，我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness
1. 特点高效的并行搜索算法速度-位移模型简单易行每个粒子在算法结束时仍保持其个体极值（除了得到最优解外，还可以得到若干较好的次优解，可用于调度、决策问题）记忆功能（搜索行为在受其他个体影响的同时也受自身经验的引导）2. 基本参数m = 100; %粒子数量d = 2; %粒子维度iter_max = 200; %迭代次数c1 = 1.5; %加速系数（认知）c2 = 1.5; %加速系数（社会）
目录1 PSO算法的基本理论2 PSO算法程序设计流程3 MATLAB编程实现4 算法举例5 函数1 unifrnd函数 1 PSO算法的基本理论将三个散点看做一个粒子惯性分量就是粒子群（PSO）算法是依托群鸟觅食的模型寻找最优解。群体特征基于以下3个简单的行为准则：冲突避免：群体在一定空间移动，个体有自己的移动意志，但不能影响影响其他个体移动，避免碰撞和争执。速度匹配：个体必须配合中心移动速度
一、线性函数与非线性函数的区别线性Line，是指量与量之间按照比例成直线关系，在数学上可理解为一阶导数是个常数；非线性non-line则指不按照比例不成直线关系，一阶导数不为常数。机器学习中的线性和非线性判断 这篇博客的结论是： 下面可以快速判断是为非线性的三种常见情况：(变量)^n，且n不为1|变量| 有变量在绝对值內的为非线性sgn(变量) 有变量在符号函数之内做一点补充理解： 线性定义：F(
聚类是在线性主成分分析和非线性流形分析之外的一个无监督学习方法大类，聚类学习的目标是将不具有
标签的数据按照规则划分到不同的类别中，使类别内部的数据具有近似的
特性。聚类算法主要包含：
K均值聚类 KMeans仿射传播 Affinity propagation均值漂移 Mean-shift谱聚类 Spectral Clustering凝聚聚类 Agglomerative
这篇文章主要讲解的是使用粒子群算法对PID参数进行寻优，大家可以进行参考。 基于粒子群算法的PID控制器优化设计1. 理论基础2. 问题描述3. 思路及步骤3.1 优化设计过程3.2 粒子群算法实现4. MATLAB程序5.仿真结果 1. 理论基础PID控制器的一般形式为 其中，是系统误差；、和分别是对系统误差信号及其积分与微分量的加权，控制器通过这样的加权就可以计算出控制信号，驱动受控对象。 因
粒子群算法1.入门粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PsO)。它是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的搜索算法。2.什么是启发式算法？启发式算法百度百科上的定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费下给出待解决优化问题的一个可行解。(1)什么是可接受的花费? 计算时间和空间能接受（求解一个问题要几万年or一万台电脑)(
一、遗传算法1.概念 遗传算法(GA)自 1975 年 Holland 提出之后，作为一种经典的进化算法，已经在国际上形成了一个活跃的研究领域。经典遗传算法首先对待求解问题的参数进行编码，编码的每一位称之为“基因”，由基因组成的若干矢量称之为“染色体”。这样将所求问题的每一组参数解编码为一个染色体，若干染色体按照自然界优胜劣汰的进化规律，以适应度
粒子群算法求解函数的最值问题 启发式算法，数模中常称为智能优化算法。 粒子群算法时智能算法中的一种，全称为粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的搜索算法。 核心：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 一群鸟在搜索食物：所有的鸟都不知道食物在哪它们
粒子群算法算法流程粒子群算法的参数(1)惯性权重w 使得粒子保持运动惯性，十七有搜索扩展空间的趋势，有能力探索新的区域。 也表示粒子对于当前自身运动状态的信任，依据自身的速度进行惯性运动。 较大的w有利于跳出局部极值，而较小的w有利于算法的收敛速度更新图 &n
聚类(clustering)是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。**回归(regression)**是一种归纳的思想，简单说就是“由果索因”的过程。当我们看到大量的实事所呈现的样态，从而推断出原因或客观蕴含的关系是如何的；当我们看到大量的观测而来的向量(数字)是某种样态，我们设计一种假说来描述它们之间蕴含的关系是如何的。常用的回归有两
粒子群算法主要分为4个大的分支：（1）标准粒子群算法的变形 在这个分支中，主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子（约束因子）、“认知”部分的c1，“社会”部分的c2进行变化与调节，希望获得好的效果。本人测试，动态的减小惯性因子w，的确可以使算法更加稳定，效果比较好。但是递减惯性因子采用什么样的方法
一、算法概述带罚函数的粒子群算法（Particle Swarm Optimization with Penalty Function）是一种常用的优化算法，它主要用于解决约束优化问题。在传统的粒子群算法中，粒子在搜索空间中移动，以寻找最优解。然而，在实际问题中，通常会存在一些约束条件，例如变量的取值范围或函数的不等式约束等。这些约束条件可能导致搜索空间不连续，甚至不可行。因此，带罚函数的粒子群算法
一、粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法((Evolu2tionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，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(C
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2023-02-23 16:05:52
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1、前言单目标粒子群算法详解见链接 多目标粒子群算法（MOPSO）是由Coello Coello等人在2004年提出的。 它是PSO的多目标算法，求解的是帕累托的最优解集。它同粒子群一样，粒子群中的粒子通过共享信息，向着全局最佳粒子和它们自己的个人最佳位置移动。 然而，与PSO不同的是，有不止一个标准来确定和定义最佳(全局或局部)。2、多目标粒子群算法介绍MOPSO算法引入了“档案”的概念档案保存
粒子群优化算法粒子群优化代码学习总结 1.粒子群更新的规则： 需要更新速度以及位置 速度更新公式： v(i) = v(i)w+c1rand*(pbest(i)-x(i))+c2*rand(gbest(i)-x(i)) 速度更新公式由三部分组成：之前的速度影响v(i)*w，个体最优影响（pbest(i)-x(i)）和全局最优的影响(gbest(i)-x(i)) 则位置更新公式为： x(i)=x(i)
上一期：粒子群算法（1）线性递减惯性权重 惯性权重w体现的是粒子继承先前的速度的能力，Shi,Y最先将惯性权重w引入到粒子群算法中，并分析指出一个较大的惯性权值有利于全局搜索，而一个较小的权值则更利于局部搜索。为了更好地平衡算法的全局搜索以及局部搜索能力，Shi,Y提出了线性递减惯性权重LDIW(Linear Decreasing Inertia Weight),公式如下:其他非线性递减自适应惯性
摘要：针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯
原创
2023-05-04 11:58:32
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