粒子群优化算法变型:GL-bestPSO算法,陈相托,王惠文,全局粒子群优化算法拥有较快的收敛速度,但在解决复杂问题的时候,往往会出现群体最优粒子的聚拢效应过强,导致粒子群体在局部�
粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一类随机群集智能优化算法。Kennedy和Eberhart对鸟群的觅食
PSO算法实例+MATLAB代码
用VC++实现的PSO算法,注释全面,对初学者来说易于理解,且运行效率高!
上述给出了粒子群算法的经典算法,通过了解代码可以对粒子群算法的功能有更详细的了解
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种仿生智能优化算法,它模拟鸟类或鱼类在协作学习过程中的行为方式,用于解决目标函数无法直接求解或较为困难的优化问题。
本程序是Matlab语言,利用pso来优化SVM,可以应用于模式识别分类,语音识别,图像识别等
使用pso算法求一个函数的最优解,matlab程序
配电网重构粒子群算法PSO(Matlab程序),每一步运算都有详细备注,分享出来供大家学习参考。PS:本程序是参考其他源程序的基础上改进得到,主要修改部分为潮流运算部分,源程序也打包在内供大家参考(源
粒子群优化算法 PSO 算法介绍 PSO 初始化为一群随机粒子 ( 随机解 ) 然后通过迭代找到最 优解在每一次的迭代中粒子通过跟踪两个极值 (pb est,gbest) 来更新自己 在找到这两个最优
