粒子群算法原理很简单，用matlab和python都很快实现编程。程序：参数部分，需要修改的可以修改。这个程序实现的是基本粒子群算法，对于提升粒子群算法的表现，可以在上面进行更多的功能添加。import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
#----------------------PSO参数设置---------
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2023-06-05 23:00:21
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介绍 粒子群算法（Particle swarm optimization，PSO）是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法，主要用于解决最优化问题（optimization problems）。1995年由 Eberhart和Kennedy 提出，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。 假设一群鸟在觅食，在
PSOIndividual.py
import numpy as np
import ObjFunction
import copy
class PSOIndividual:
'''
individual of PSO
'''
def __init__(self, vardim, bound):
'''
vardim: di
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2023-05-31 23:37:29
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import random
class Particle:
def __init__(self, dim):
self.position = [random.uniform(-10, 10) for i in range(dim)]
self.velocity = [random.uniform(-1, 1) for i in range(dim)]
粒子群算法是比较有名的群体智能算法之一，其他群体智能算法还包括蚁群算法、鱼群算法、人工蜂群算法等。今天学习一下粒子群算法。 文章目录算法原理（Inspiration）优化过程python实现参数调优w参数的设置参数
c
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2023-08-14 15:40:37
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题目：一种新的离散粒子群优化算法中文摘要 粒子群优化算法在许多优化问题上表现得非常好。粒子群优化算法的缺点之一是假设算法中的变量为连续变量。本文提出一个新的粒子群优化算法，能够优化离散变量。这个新算法被称为整数和分类粒子群优化算法，该算法融合了分布估计算法的思想，即粒子代表概率分布而不是解的值，并且PSO更新修改了概率分布。本文
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2023-08-25 17:31:00
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粒子群算法的实现基本概念：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）粒子：优化问题的候选解，指鸟群中的独立个体；（2）位置：候选解所在的位置，即鸟群个体的位置；（3）速度：粒子的移动速度；（4）适应度：评价粒子优劣的值，一般为优化目标函数的数值；（5）个体极值：单个粒子迄今为止找到的最佳位置；（6）群体极值：
1、概述粒子群优化算法(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
一、粒子群算法理论粒子群算法来源于鸟类集体活动的规律性，进而利用群体智能建立简化模型。它模拟的是鸟类的觅食行为，将求解问题的空间比作鸟类飞行的时间，每只鸟抽象成没有体积和质量的粒子，来表征一个问题的可行解。1.1 粒子群算法建模粒子群算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量数决定了解空间的维数。每个粒子有了初始位置与初始速度，然后迭代寻优。每一次迭代中，每个粒子通过跟踪两个极值来
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
什么是粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization，PSO)。由J. Kennedy和R. C. Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
基于python语言，实现经典离散粒子群算法（DPSO）对多车场（Multi-depot）、异构固定车辆（heterogeneous fixed fleet）、带有服务时间窗（time window）等限制约束的车辆路径规划问题（（MD）HFVRPTW）进行求解。 目录1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 1. 适用场景求解HFVRPTW或MDH
粒子群优化算法一、概述粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，最初，Reynolds.Heppner 等科学家研究的是鸟类飞行的美学和那些能使鸟群同时突然改变方向，分散，聚集的定律上，这些都依赖于鸟的努力来维持群体中个体间最佳距离来实现同步。而社会生物学家 E.O.Wilson 参考鱼群的社会行为认为从理论上说，在搜寻食物的过
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2023-09-03 14:30:09
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文章目录粒子群算法1 粒子群算法概述2 相关变量3 固定的参数4 粒子群算法求解优化问题5 实例6 python实现7 特点 粒子群算法1 粒子群算法概述粒子群算法，也称粒子群优化（Particle SwarmOptimization，PSO）算法，源于对鸟群捕食的行为研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物
粒子群优化(PSO, particle swarm optimization) 是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一 种群智能优化方法。优点：好理解容易实现，适合解决极值问题缺点：容易过早收敛，容易陷入局部最优解，（如果初始点选的不好，可能就会被某个粒子带偏了= =/）（Java实现）:1 package pso;
2
3 import java.util.Ra
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2023-07-02 17:43:22
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一、粒子群算法的概念 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、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。二、粒子群算法分析1、基本思想 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每
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2023-08-11 21:30:58
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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
一.产生背景 ❃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
算法理解粒子群算法，又叫鸟群算法，可见是受鸟群捕食行为的启发。它属于遗传算法、群智算法。粒子群算法关注于粒子的两个属性：位置和速度。每个粒子在空间中单独搜寻，它们记得自己找到的过最优解，也知道整个粒子群当前找到的最优解。下一步要去哪，取决于粒子当前的方向、自己找到过的最优解的方向、整个粒子群当前最优解的方向。Note: 一开始我看到“群智算法”这个概念，以为它是应用于一群机器人的算法。假
目录1.算法简介2.算法流程3.算法示例4.算法实现5.算法应用 1.算法简介粒子群算法的思想源于对鸟类捕食行为的研究，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。 设想这样的一个场景，一群鸟在随机的搜索食物，在某块区域里有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是他们可以感受到当前的位置离食物还有多远，此时找到食物的最优策略是什么？答案是：搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域
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2023-08-21 10:18:45
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