目录前言一、粒子群算法原理二、粒子群算法建模三、Python编程实现0.优化问题1.定义PSO类2.定义适应度函数3.定义迭代运行函数4.定义结果输出函数5.编写main函数6.结果展示总结 前言 这学期的智能优化课程主要介绍了人工智能领域内的一些优化算法，课程实验要求编程实现任意一种算法解决优化问题。个人对粒子群算法比较感兴趣，主要查阅了《智能优化算法及其MATLAB实例（第3版）》（作者：
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2024-06-30 11:17:38
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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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粒子群算法最先从观察鸟的捕食行为出发得到的仿生算法，它的原始算法用于求解无约束的多变量优化问题，如二元函数在给定区域内的极值问题，后来被扩展到求解TSP问题，动态优化问题和多目标优化问题。 粒子群算法的基本思想如下。一只鸟出去捕食，它当然是希望找到食物最多的位置。假设
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2023-08-15 17:09:06
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# Java实现粒子群算法
## 1. 概述
粒子群算法是一种优化算法，模拟了鸟群或鱼群中个体之间的协作和竞争关系，用于解决优化问题。在本文中，我将向你介绍如何在Java中实现粒子群算法，并提供详细的步骤和示例代码。
## 2. 粒子群算法流程
下表展示了粒子群算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化粒子群 |
| 2 | 计算每个粒子的
原创
2024-06-22 03:43:47
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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
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2024-05-27 16:29:36
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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
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2023-10-25 14:46:58
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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(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)
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2023-08-10 16:52:38
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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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1.理论基础粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）是计算智能领域中的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种，常见的群体智能优化算法主要有如下几类： （1）蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）[1992年提出]； （2）粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）[1995
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2024-10-19 16:22:38
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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
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2024-08-12 14:52:20
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# 粒子群算法 Python 实现指南
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种用于解决优化问题的启发式算法。它通过模拟鸟群觅食的行为找到问题的最优解。在这篇文章中，我将指导你如何在 Python 中实现粒子群算法，步骤简单清晰，适合刚入行的小白。
## 实现流程
我们将实现粒子群算法的整个流程，下面的表格展示了主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
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
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2024-05-04 23:00:27
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01 算法起源粒子群优化算法(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
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2023-06-21 20:49:13
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# 粒子群算法：基于 Java 的实现
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它模拟鸟群觅食的行为，通过一组“粒子”在解空间中移动，不断更新其位置，最终在搜索空间中找到最优解。本文将通过一个简单的 Java 示例来介绍粒子群算法的基本原理、实现方法以及应用场景。
## 粒子群算法基本原理
粒子群算法的基本思路是通过群体中的每
原创
2024-10-11 07:31:54
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# Java 粒子群算法实现指南
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于函数优化、机器学习等领域。本文将帮助你了解如何在Java中实现PSO。
## 流程步骤
我们可以将粒子群算法的实现划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 初始化粒子群 | 创建粒子，并初始化其
原创
2024-10-25 05:55:31
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# 粒子群算法（PSO）及其在Java中的实现
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式全局优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。其灵感来源于鸟群觅食的行为，利用个体之间的合作来寻找最优解。本文将深入介绍粒子群算法的原理，并提供一个简单的Java代码示例，帮助读者更好地理解这一算法。
## 粒子群算法原理
在PSO中，解
原创
2024-10-25 03:31:02
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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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