粒子群算法一、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：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制
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2023-11-27 11:23:03
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一、理论研究改进 (1) Clerc&Kennedy2002年设计了一个称为压缩因子的参数。在使用了此参数之后，PSO能够更快地收敛。（2）Trelea 2003年指出PSO最终最终稳定地收敛于空间中的某一个点，但不能保证是全局最优点。 (3) Kadirkamanathan等人2006年在动态环境中对PSO的行为进行研究，由静态分析深入到了动态分析
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2023-11-24 14:00:55
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1. 基本概念 粒子群优化，又称微粒群算法，来源于对—个简化社会模型的模拟，主要用于求解优化问题。 粒子群优化算法是 Kennedy和 Eberhart受人工生命硏究结果的启发，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能的全局随机搜索算法。与遗传算法一样，它也是基于“种群”和
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2023-08-17 17:10:22
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1、粒子群优化算法粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法。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
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2023-09-04 20:24:48
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第三篇为《粒子群算法基本原理与编程》，粒子群算法，我觉得是最简单又是最富有魅力最具有自然哲学的一个算法。一、粒子群算法基本原理粒子群算法（PSO）是进化计算的一个重要分支，它是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界生物活动以及群体智能的随机搜索算法。自然界中鸟群、鱼群的觅食等行为实际上属于群体智能行为，这个过程本身就是一个寻找最优化的过程，通
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2023-08-22 16:44:13
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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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目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现1 概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射
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2023-10-12 13:40:52
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Matlab粒子群算法神经网络泰坦尼克号介绍实验步骤初始化参数初始化种群计算适应度函数速度、位置更新极值更新实验结果总代码 介绍这里用粒子群算法优化神经网络的参数，使其得到更好的训练效果。 粒子群算法是个很简单的算法，写这篇文章当做复习复习过去学过的内容了。 粒子群算法流程图： 其中重要的是位置更新和速度更新公式 在这里那些参数都简单地取固定值实验步骤初始化参数%% 参数初始化
%粒子群算法中的
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2023-09-17 16:57:59
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一个输入，一个输出的神经网络。只有两个可以训练的参数：w，b。没有中间层。不用pso的情况下#导入包
import torch
import torch.nn as nn
#数据
data = torch.tensor([[[1],[2]],[[2],[4]],[[3],[6]],[[4],[8]],[[5],[10]]],dtype=torch.float)
#参数
epoches = 10
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2023-07-05 16:52:27
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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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2024-01-12 13:51:47
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粒子群算法PSO1. 粒子群算法2. 算法流程2.1 公式解读2.2 初始化2.3 计算流程2.4 示例 1. 粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是一种优化算法，其主要思想受到自然界鸟群飞行的启发。 对一群鸟群来说，其群体觅食行为呈现一定规律：单只鸟并不知道食物地在哪里，但可以通过飞行中对食物的远离程度来纠正自己的飞行。体现在单只鸟上可能并不明显，但当
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2024-01-26 09:03:36
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目录1粒子群算法简介2算法原理3迭代公式4算法流程5实例计算6代码实现6.1 基于numpy6.2 基于sko.pso 1粒子群算法简介粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。区域内有大大小小不同的食物源，鸟群的任务是找到最大的食物源（全局
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2024-01-02 10:14:07
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文章目录简介符号说明核心思想流程图文章使用到的测试函数粒子群算法代码粒子群算法优化基于惯性权重的优化递减惯性权重优化自适应惯性权重优化基于学习因子的优化压缩因子法 简介1995年，美国学者Kennedy和Eberhart共同提出了粒子群算法，其基本思想源于对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PS
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2024-01-14 20:41:34
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一、算法思想：粒子群算法最早是由两名美国的科学家基于群鸟觅食，寻找最佳觅食区域的过程所提出来的，作为一种智能算法，PSO模拟的就是最佳决策的过程，鸟群觅食类似于人类的决策过程，想想在你做出选择之前，是不是会受到自己的经验（局部最优）以及周围人的经历（全局最优）的影响？同样的道理，群鸟在觅食的过程当中，每一只鸟的初始位置都处于随机状态，当然也不知道最佳的觅食点在何处，并且每只鸟的飞行方向
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2024-01-29 16:46:06
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文章目录前言1 粒子群优化 PSO2 神经网络3 将两者结合 前言PSO-for-Neural-Nets大家知道，使用反向传播对神经网络进行训练是非常有效的。但如果网络参数的初始值设得不好时，各位可能也有过训练十分缓慢的经历。这里提供一种加快反向传播的算法，目的是在训练神经网络时不使用反向传播以及梯度下降算法，而是先使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PS
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2023-09-24 21:34:12
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粒子群优化算法(Partical Swarm Algorithm,pso)这个算法的原理很简单，思路就是不断地迭代，直到寻得最优解为止，很多书上都有该算法的介绍，此外matlab也自带了算法的函数：pso(),这里我自己写了一个小小的程序来实现算法。算法的应用背景：对于函数 y=1-cos(3x)*exp(-x), 函数曲线如下，观察可知在横轴约为 x=0.9350~0.9450的地方出现曲线的极
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2024-01-26 10:17:18
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一、概述 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.粒子群优化算法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
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2023-10-13 19:49:51
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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，除了蚁群算法、鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻
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2024-02-04 21:07:16
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3.1粒子群算法 粒子群优化算法是一种模拟鸟群捕食活动的进化算法，体现了种群相互协作行为的群体智能。在处理优化问题时，每个粒子对应搜索空间的一个潜在方案，在进化过程中基于适应度函数进行选择和记录，粒子之间分享速度信息，并调节运动速度寻找最佳位置。假设待分配的激光武器数量为nW，无人机数量为nT。标准的粒子
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2023-08-02 11:05:40
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今天小编给大家分享一个优化算法，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，简称PSO)粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，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
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2023-10-23 14:34:34
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