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
本文主要叙述了一种新的粒子群优化算法,利用岛屿群体解决电力系统无功优化问题。
算法没有和图像处理直接相关,不过对于图像分类中的模式识别相关算法,也许会用到这个优化算法。
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。
智能微电网的优化调度,包括蓄电池、柴油机、大电网等分布式设备,用粒子群算法进行优化,程序可以执行,可以在此基础上进行改变
matlab开发-改进的粒子群优化。多模态函数优化
