粒子群算法优化研究 [提要] 粒子群算法控制参数较少使用简单受到很多专家学者的关注但是传统粒子群算法在求解非线性规划问题时比较容易陷入局部最优而找不到全局最优解本文在算法设计过程中对传统的粒子群算法进
混沌粒子群优化算法 计算机科学2004V0131N-o8 高鹰h2谢胜利1 (华南理工大学电子与信息学院 广州510641)1 (广州大学信息机电学院计算机科学与技术系 广州510405)2 摘要粒子
粒子群优化算法(Ps0) Particle Swarm Optimization 智能算法 口向大自然学习 遗传算法(GA) 物竞天择,设计染色体编码,根据适应 值函数进行染色体选择交叉和变异操 作,
31 Matlab 应用实例 = 0.618 c1 = c2 =2 swamSize = 10 maxgen = 10 Vmax = 1 Vmin = -1 popmax = 4 popmin = 0
无功优化算法,为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,利用混沌优化具有“奇异吸引子”的特性,在解空间进一步搜索,两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解。
粒子群优化算法VC源码,C++代码已验证可行
求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域,但是对于不同的最优化问题,遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子,甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所
基于粒子群算法的无功优化程序.matlab写的,基于14节点的rpo,自适应权值调整。
粒子群算法优化RBF网络,有源程序包括三个文件,可以看看!
粒子群优化算法(PSO)最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发,在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。
