粒子群优化算法 C++实现

粒子群优化算法的寻优算法适用于非线性函数极值寻优

这个算法是遗传算法和粒子群优化算法相互结合的matlab程序，优化效率提高很多，不会陷入局部最优

方便大家用于实现目标对象的动态优化，其中包括动态粒子群优化算法和动态蜂群优化算法

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

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。