详细介绍了粒子群的算法的流程,背景,及一些程序
关于粒子群优化算法及其应用的简单说明,适合初学者.
基于粒子群优化算法的无功优化,李银萍,,无功优化是减少电网损耗的有效措施。本文采用引入了自适应惯性权重系数和变异算子的粒子群算法对电力系统进行无功优化,并对IEEE30
量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的粒子群优化(PSO)算法的基础上所提出的一种具有量子行为的粒子群优化算法,具有高效的全局搜索能力。通过求解J.D.Schafer提出的多峰函数优化问题的实验分析
为了提高电阻层析成像正问题计算精度,鉴于不同拓扑结构有限元模型对应的正问题计算精度不同,针对电阻层析成像有限元模型优化的特点,提出一种改进粒子群算法。该算法借鉴区间算法与轮盘赌选择生成粒子初始位置,并
使用粒子群优化算法对支持向量机分类模型进行优化,实现高效准确的数据分类预测。通过多输入单输出的改进算法,提高模型精度和泛化能力。输出预测值对比真实值的混淆矩阵图,让结果更加直观。适合初学者学习,且易于
通过遗传算法和粒子群算法优化 ELM 预测模型中的连接权值和隐含层神经元阈值,提高模型预测精度。程序清晰直观,可根据需求修改数据或直接运行。
基于多模型和粒子群优化算法的精矿产量预报模型
基础目的粒子群优化算法PSOParticle Swarm Optimization利用粒子群中粒子的协作找到最优解粒子群优化算法发展简介粒子群优化算法的基本思想基本粒子群算法描述基本粒子群优化算法的算
对骨干粒子群优化(BPSO)种群多样性迅速丧失的原因进行分析, 提出层次学习骨干粒子群优化算法以克服早熟现象.该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子 和群体最优粒子学习, 该机制使