求解矩形排样问题的离散粒子群算法,非常的有用,很有价值。
针对传统离散粒子群算法求解背包问题早熟收敛、精度低等缺点提出一种解决背包问题的双尺度变异离散粒子群算法。利用对当前最优解进行双尺度速度变异,可以实现提高算法局部最优解搜索能力的同时,保持算法的全局搜索
该资源提供使用混合粒子群算法解决旅行商问题的代码实现。
针对成本最小的煤场配煤优化问题,采用改进的粒子群优化算法求解。结合问题特点,对粒子采用二进制进行编码。为确定掺配煤种,在Kennedy提出的依据粒子速度函数的概率来离散粒子位置值的基础上进行了改进。数
对支持向量机的核参数选取到目前仍没有形成一套成熟的理论,严重影响了其广泛的应用。对核参数的选取做了一定的探讨。将神经网络与粒子群优化算法相结合并用于支持向量机核函数的参数优化。该方法能够同时具有神经网
基于粒子群算法的改进遗传算法的研究,陶磊,景晓军,遗传算法是一种模拟生物进化论的智能优化算法,具有简单、通用、鲁棒性强等优点。遗传算法自提出以来已成功应用到很多领域,但经
针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中,修正了其更新策略,从而维持了子群的多样
pso求解复杂函数极值
针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献
聚类分析是数据挖掘的重要技术之一,它能够通过无监督的学习过程发现隐藏的模式,具有独立发现知识的能力。对现有文献中基于粒子群优化算法的聚类分析技术作了全面的介绍,对几种主要的粒子群聚类算法的基本原理及其
