一、经典粒子群PSO算法1 思想来源粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO) 作为进化计算的一个分支，是由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 提出的一种搜索算法。该算法在提出时是为了优化非线性函数，亦即求解非线性函数在某个求解范围内的最优解。 粒子群优化是一种模拟自然界生物的活动以及群体智能的随机搜索算法，该算法吸取了人工生命(Artifici
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2023-10-26 11:11:30
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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
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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目录1.算法1.1.原理1.2.性能比较1.3.步骤2.代码2.1.源码及注释 1.算法1.1.原理建议没接触过粒子群算法的朋友先看较为基础的全局粒子群算法原理及介绍，以下博文链接有详细的讲解、代码及其应用举例：【Simulink】粒子群算法（PSO）整定PID参数（附代码和讲解）这里就介绍一下全局粒子群算法和混合粒子群算法的区别。全局粒子群算法（General PSO）将粒子速度矢量影响因子分
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2023-09-26 09:36:38
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今天小编为大家讲解粒子群算法（PSO），还是和往常一样，我的目的是为了带领大家快速入门，是为了让大家在最短的时间内上手粒子群算法。首先讲一下PSO算法的思想，还是由一个很常规的例子引入：设想一群鸟在随机搜索食物，已知在这块区域只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪，但它们能感受到当前的位置离食物有多远，那么找到食物的最优策略是什么呢？搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域，根据自己的飞行经验判断食物的所
原创
2021-03-25 20:10:09
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10分钟带大家入门粒子群算法（PSO），并附上混合PSO解决TSP问题的MATLAB代码
原创
2022-09-29 16:56:00
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、粒子群算法的实现步骤二、示例代码三、结果展示 前言粒子群算法基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解得搜索 。
下面我们介绍带有惯性权重的粒子群优化算法，其进化过程如下式： 上式中，第一部分表示粒子的初始速度，保证算法的全局收敛能力；第二、三部分使算法具有局部收敛能力。惯性权重
粒子群算法工具箱应用简介 1。引言 粒子群算法(PSO算法) 定义：粒子群算法，又称粒子群优化算法(Partical 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)，由Eberhart 博士和kennedy 博士于1995年提出，其源于对鸟群捕食的行为研究。 2。算法思想 PSO模拟鸟群的捕食行
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2023-10-09 20:42:53
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本文内容参考matlab R2016a完全自学一本通。 粒子群优化算法（PSO）属于进化算法的一种，它从随机解出发，通过迭代找到最优解。该算法通过适应度来评价解的品质，并通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 假设在一个D维的目标搜索空间中，即每个粒子（解）都是一个D维的向量，粒
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2023-09-04 14:42:59
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本文目录粒子群算法MATLAB 实现粒子群算法 粒子群算法粒子群算法是一种启发式算法，它的核心是思想是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，从而获得问题的可行解。粒子群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”和“变异”操
一、主要内容程序是对文章《基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》的方法复现，具体内容如下：以系统节点电压水平（电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型。求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法(improved multi—objective particle swarm optimizer，IMOPSO)。该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值
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2023-10-11 20:50:15
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目录1.算法概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB代码预览4.完整MATLAB程序1.算法概述 PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的
01 | 粒子群的含义粒子群优化算法顾名思义是一种群智能优化算法，在使用PSO求解问题时，每一个粒子可以被看做问题的一个解。既然是PSO是智能优化算法，那么在搜索问题解的过程中，PSO一定会存在其与其它智能优化算法不同的地方，PSO的独特之处主要在于PSO是通过全局更新与个体更新相结合的方式更新粒子的位置。02 | 全局最优粒子和个体最优粒子粒子群中包含若干个粒子，粒子群中的粒子在搜索过程中通过若
原创
2021-03-24 20:24:29
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一文读懂什么是粒子群算法，文中附MATLAB代码
原创
2022-12-25 02:02:15
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⭐️ 前言——盲目搜索和启发式搜索? 盲目搜索：按照预定的策略实行搜索，在搜索过程中获取的中间信息不用来改进策略，如枚举法、蒙特卡罗算法? 启发式搜索：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费(比如计算的空间和时间)下给出待解决优化问题的一个可行解，相比于盲目搜索，启发式搜索利用了中间息来改进搜索策略⭐️ 粒子群算法的介绍? 基本信息介绍粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle S
1.摘要大多数的MOPSO算法只采用单一的搜索策略来更新每个粒子的速度（单目标优化问题（SOP）），这可能会给复杂的MOPSO算法带来一定的困难。提出了一种基于MMOPSO算法的MOPSO算法，利用分解方法将MOPS转换为一组聚合问题，然后相应地分配粒子来优化每个聚集问题。设计了两种搜索策略来更新每个粒子的速度，这分别有利于加快收敛速度和保持种群多样性。在此之后，粒子访问的所有非主导解决方案都保存
1．实验目的掌握粒子群算法解决背包问题的方法，掌握引入惯性权重的粒子群算法应用。2．实验环境Matlab3．实验内容使用粒子群算法解决背包问题。假设存在五类物品，每类物品中又包含四种具体物品，现要求从这五种类别物品中分别选择一种物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大，总体积最小，并且背包的总质量不超过92kg。用C表示物品质量，X为选择物品。P为每个物品的价值，R为每个物品的体积。P，R，C的
粒子群算法的理解及Python实现1.粒子群算法概述2 基本PSO算法流程图3 粒子群算法的Python实现 1.粒子群算法概述粒子群算法 来源于对鸟群捕食模型的修正。 假设在一个n维空间中，有一群鸟（m只）在捕食，食物位于n维空间的某个点上。假设鸟每次都能够判断离食物更近还是更远了，这样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，可得下一刻的
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
1 简介2 完整代码%%%%%%%%%%%%%%%%%粒子群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear all; %清除所有变量close all; %清图clc;
原创
2022-04-06 23:07:02
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