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)]
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2024-04-13 12:13:23
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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
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2023-12-04 15:19:38
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简介粒子群算法(Particle Swarm optimization，简称PSO)是由Eberhart博士和kennedy博士发明的一种启发式算法，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随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。算法思想通过模拟鸟群的捕食过程，把每只鸟看成PSO算法中的一个粒子，也就是我们需要求解问题的可行解。整个
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2024-02-01 20:12:19
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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
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2023-10-28 11:52:55
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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
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2024-07-08 17:06:48
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# Python粒子群算法代码实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start[开始] --> Input[输入粒子群算法参数]
Input --> Step1[初始化粒子群]
Step1 --> Step2[计算适应度]
Step2 --> Step3[更新全局最优解]
Step3 --> Step4[更新粒子速
原创
2024-06-21 04:13:30
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微粒群算法，又称粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)，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)”来源于微粒群符合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(parti
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2024-08-11 18:50:32
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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、什么是粒子群算法
二、程序代码总结 前言提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、粒子群算法简介粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、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
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2023-09-02 21:35:47
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改进后的粒子群算法，精度提高（寻找全局最优解的能力），同时时间复杂度降低clc;clear;tic
%粒子群算法(相较于其它粒子群算法，其时间复杂度最低，同时精度提高）
N=100;%粒子群总个数，即产生100组解
D=10;%粒子维度，即一组最优解的自变量个数如x1,x2,x3,x4,x5,得到一个因变量y；这是5维的
G=200;%最大迭代次数
c1=1.5;
%学习因子1，控制与自身最优值的
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2023-09-02 10:47:50
197阅读
1.算法描述粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_{id}': 计算 P_{
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2023-12-07 12:38:01
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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
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2023-11-06 15:40:22
130阅读
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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源文件main.cpp#include "PSO.h";
const int D=10;//维数，即自变量x的个数，const代表是常量，在这个程序中值保持不变，不被修改
const int N=100;//粒子数量，即解组的个数，矩阵中一行代表一组解
const int iters=200;//总迭代次数
const double c1=2;//控制与自身的学习速度
const double
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2023-06-07 15:38:41
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产生背景粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是由美国普渡大学的Kennedy和Eberhart于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，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还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢? 最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟
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2023-11-02 06:15:30
150阅读
# 粒子群优化算法及其Python实现
## 什么是粒子群优化算法？
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由肯尼迪（Kennedy）和埃伯哈特（Eberhart）于1995年提出。它灵感来源于鸟群觅食的行为，通过模拟大量“粒子”的合作与竞争，快速找到最优解。
粒子群优化算法的基本思想是，将每个可能的解视为一个“粒子”，
粒子群算法介绍02：附Matlab、python代码（PSO）七：matlab代码1.求下面的非线性函数最大值函数分析： 首先可以用matlab把该函数图形画出来；其次该函数维度是2，两个未知数。%% 双清空+关闭所有图形
clc,clear,close all;
%% x，y区间确定注意0.05，如果再小会出现报错，当然越小越精确，z为函数表达式
[x y]=meshgrid(-2:0.05:
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2023-09-17 08:17:09
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一、粒子群算法的历史Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比方研究鸟群系统，每一个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其它的主体进行交流，而且依据交流的过程“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）；分化和多样性的出现（鸟群中的鸟分成
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2023-08-24 13:32:08
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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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PID算法作为工业或日常生活中常用的控制算法，想必大家都不陌生，依靠误差反馈来消除误差，关于PID的原理部分相比看这篇博客的同学应该都十分清楚，有不清楚的同学可以百度或知网搜索。PID算法的应用程度很广但都逃不开一个步骤，也是相对而言最最令人头痛的一个过程——调参，具体来说就是调Kp、Ki、Kd。 以往的方法都是手动调试，根据调参经验，先调KP，再
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2023-11-14 23:35:31
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