毕业论文题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学班级计算061学号**********学生xx指导教师徐小平2016年I粒子群优化算法及其参数设置专业：信息与计算科学学生： xx指导教师：徐小平摘要粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜

智能控制技术课程论文中文题目: 粒子群算法的研究现状及其应用姓名学号:指导教师：年级与专业：所在学院：XXXX年XX月XX日1 研究的背景优化问题是一个古老的问题，可以将其定义为：在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。在我们的日常生活中，我们常常需要解决优化问题，在一定的范围内使我们追求的目标得到最大化。为了解决我们遇

粒子群算法在曲线拟合中的应用摘要：分析了粒子群算法在曲线拟合中的应用，同时对个别不理想的实验数据进行了淘汰，能进行有效的数据处理。通过具体实例表明该方法实现简单，易于理解，并且还具有很高的可靠性；分析了该算法与最小二乘法的优缺点，证实该算法是曲线拟合的一种有效方法。关键词：粒子群算法；曲线拟合曲线拟合是用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组函数关系的一种数

粒子群算法(基础精讲)PPT教学课件

摘要在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法

根据电为系统无功优化问题非线性、多约束、多目标、连续和离散变量共存的特点［３］，目前无功优化研究的关键点主要集中在两个问题上，第一个是建立合适的无功优化数学模型，第二个是选择合适的无功优化方法。针对第一个问题，一般采取的是具体问题具体分析，建立的数学模型首先要符合电力系统的运行情况和各项约束，其次再根据个人偏好确定所需的目标函数。针对第二个问题，目前广泛使用

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篇一：基于粒子群算法的电力系统无功优化开题报告附件基于粒子群算法的电力系统无功优化一、选题背景及其意义电力系统无功优化，一般是指在满足电网的安全运行约束的前提下，通过变压器分接头的合理选择，发电机机端电压的理想配合以及无功补偿的优化配置等措施，使系统无功潮流达到最优分布，减少有功损耗。它对于提高系统电压质量，减少有功损耗，保证系统安全、可靠和经济运行有重要意

2016/6/54粒子在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的 飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。所有的粒子都有一个 被目标函数决定的适应值(fitness value

粒子群算法摘要：粒子群优化算法是由James Kennedy和 Russell Eberbart 设计的一种仿生优化计算方法。PSO算法的基本设计思想来源于两个方面分别是人工生命和进化计算，设计者通过研究动物群体以及人类行为模式的计算机模拟，然后不断的试错、修改而逐渐的到算法的原型。PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是对生物群体的社会行为进行

粒子群算法题目：求∑==1012)(i i x x f 的最小值1粒子群简介粒子群算法是在1995年由Eberhart 博士和Kennedy 博士一起提出的,它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而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,从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食,而远处有一片

文章编号:1001-4098(2010)11-0110-06改进粒子群算法在多模态函数优化中的应用邓铁永1,2,张世文2,李智勇2(1.天津大学管理学院,天津　300072; 2.湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙　410082)摘　要:针对多模态函数寻优问题,本文融合了启发式智能算法改进粒子群算法和快速收敛能力的非线性Po well直接法、轴向搜索法,提出

粒群算法的改进方法一．与其他理论结合的改进1.协同PSO(CPSO)算法原理：提出了协同PSO的基本思想，采用沿不同分量划分子群体的原则，即用N个相互独立的微粒群分别在D维的目标搜索空间中的不同维度方向上进行搜索。优点：用局部学习策略，比基本PSO算法更容易跳出局部极值，达到较高的收敛精度．缺点：此算法在迭代初期，适应值下降缓慢，且其收敛速度与种群所含微粒数

粒子群算法的惯性权重调整策略李丽1薛冰2牛奔31深圳大学管理学院信管系，广东深圳（518060）2深圳大学管理学院信管系，广东深圳（518060）3深圳大学管理学院信管系，广东深圳（518060）E-mail（小五，Times New Roman）摘要：惯性权重是粒子群算法改进的一个重要出发点，通过调整惯性权重可以大大提高算法的性能。本文在介绍粒子群算法原理

摘要在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法

蚁群算法与粒子群算法优缺点蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为的启发，是一种群智能优化算法。它基于对自然界真实蚁群的集体觅食行为的研究，模拟真实的蚁群协作过程。算法由若干个蚂蚁共同构造解路径，通过在解路径上遗留并交换信息素提高解的质量，进而达到优化的目的。蚁群算法作为通用随机优化方法，已经成功的应用于TSP等一系列组合优化问题中，并取得了较好的结果