案例26粒子群算法的寻优算法-利用粒子群算法对非线性函数进行极值计算的工具。该工具通过使用粒子群算法实现高效的非线性函数极值求解,可以帮助用户快速找到函数的最优解。算法采用了粒子群算法的优点,能够克服
针对传统粒子群算法易早熟、精度低、后期收敛速度慢等问题, 结合反向学习理论, 提出了一种基于交叉因子的双向寻优粒子群优化算法CBMPSO。该算法使初始种群在搜索区域均匀分布, 计算粒子及其反向粒子的适
基础粒子群matlab代码,附带详细步骤说明
MATLAB粒子群求解微电网调度问题,包含风光发电 蓄电池 发电,可运行,简单易懂
例子群算法是一种智能随机优化算法,作者编制了matlab源程序,供广大学者学习交流。
通过分析平整机轧制力模型,充分考虑该平整机的设备工艺特点和实际工况,建立了锡板连退平整机合适的轧制力模型。基于目标函数最小值,采用粒子群优化算法,通过调整模型参数提高轧制力模型预报精度。
通过迭代,得出个体最优值和全局最优值,粒群算法优化RBF网络权值中最小误差进化过程
里面大量讲解粒子群算法的不同改进方法,带有大量注释,方遍学习交流
介绍关于粒子群算法的matlab程序开发方法
粒子群算法matlab编程示例,附有详细注释,有示例待优化函数及相关参考参数,可修改,并带有详细图形绘制代码,可用于课程设计,毕业设计或初步认知学习过程
