为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种带最优变异的改进粒子群优化算法。该算法的惯性权值满足不同粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值会作相应的调整,在搜索过程中所引入的变异算子将
该代码是经过改进后的粒子群算法代码,亲自测试了,可用。
粒子群优化算法的研究与改进!用CAJViewer打开!
针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中
粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优; 为了克服这个缺点,提出了一种新的粒子群算法,算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进,使粒子在其最优位置的基础
提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法该算法是将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异P操作同时结合到粒子群算法中既提高了粒子群算法的局部搜索能力加快了收敛速度,同时因为加入了交叉变异操作
PSO的C程序很适合pso的学习者啊
粒子群算法MATLAB编程实例!
本代码实现了粒子群算法(PSO)的python实现(入门级),可以实现简单的优化功能,需根据实际问题改变优化目标,以及部分代码
什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种进化计算技术,来源于对鸟群捕食的思考,最早由Kenney与Eberhart 于1995年提出。在PSO中,寻找最优解被看做群体寻找目标。个体在搜索的过程中具有自己
