粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)

粒子群优化算法(详细易懂,很多例子)PPT课件

粒子群优化算法(详细易懂,很多例子)

粒子群优化算法(PSO)

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粒子群优化算法在路径规划详解

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什么是粒子群优化算法粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或 粒子群优化算法 微粒群优化算法。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。它可以被纳入多主体优化系统 (Multiag

一种更简化而高效的粒子群优化算法

粒子群优化算法(1)—粒子群优化算法简介PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题

附录程序1当22111==c c ，5.12212==c c ，2.1=w 。a)%主函数源程序（main.m ）%------基本粒子群算法 （particle swarm optimization ） %------名称： 基本粒子群算法%------初始格式化clear all ; %清除所有变量clc; %清屏format long ; %将数据显示

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