群智能理论及粒子群优化算法

针对标准粒子群算法(PSO) 寻优多维多极值函数成功率低, 基本人工鱼群算法(AFSA) 收敛速度和精度有 待提高等问题, 提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA). 该算法将速度惯性、个体记忆和个体

粒子群优化算法的改进 常见粒子群优化算法的改进 1模糊惯性权重(fuzzy inertia weight ) 法 Shi 等提出用模糊控制器来动态自适应地改变惯性权重的 技术控制器的输入是当前惯性权重

在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上, 提出一种加速收敛的粒子群优化算法, 并从理论上证明了该算法的快速收敛性, 同时对该算法中的参数进行了优化. 为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优, 采用依赖

多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题: 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题 用基于选择的粒子群优化算法求解无约

粒子群算法最全的PPT，如何利用生物技术研究计算问题是人工生命研究的重要方向，现已有了很多源于生物现象的计算技巧，例如人工神经网络是简化的大脑模型，遗传算法是模拟基因进化过程的。

智能微电网的优化调度，包括蓄电池、柴油机、大电网等分布式设备，用粒子群算法进行优化，程序可以执行，可以在此基础上进行改变

kennedy1995年著,pso的提出论文

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粒子群优化算法 Particle Swarm Optimizer, PSO 基于群智能方法的演化计算技术 预备知识 无约束最优化问题 min f (x) xR n T n 其中x (x , x , ,