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资源是java实现的PSO粒子群优化算法,可以正常运行,可以根据自己实际业务更改来满足自己的需求.
资源简答,内容相对短小精悍,更有利于初学者对于该算法的掌握。该算法对于一些基本的需求都能得到满足,且对需承载的平台要求不高。希望能对初学者有一点帮助!
基于量子粒子群的改进投影寻踪聚类算法,多次仿真实验证明此算法有效、可行。并进一步运用该算法对生物信息学中的数据进行聚类分析,如乳腺癌细胞,Iyer基因表达谱数据,结果仍然比较理想。此后,将进一步深化聚
好几种不同的粒子群算法的MATLAB代码,有需要的可以下载
利用matlab写了粒子群优化算法的一个脚本文件,每行代码都有详细注释,可以根据代码内容自行修改,实现自己需要的功能
基于粒子群的MATLAB优化程序,主要是简单的优化程序
一个简单的粒子群源程序,简单易懂,对初学者很有帮助,部分源代码如下:c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=29
这是一篇硕士论文详细的阐述了粒子群算法及其改进的算法等相关的内容。
用C#写的粒子群算法,包含两个类PSO和Fitness,算法核心在PSO里,使用者可以根据自己问题的需要在Fitness类的fitness函数里添加目标函数和变量范围
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。i 表示第 i 个粒子, d 表示粒子的第 d 个维度。r1, r2 表示两个位于
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