文章目录 前言 一、粒子群优化算法是什么？...二、算法流程 三、算法的python实现 实验结果 ---- 前言 首先简单介绍粒子群优化算法，粒子群优化算法的python实现（含代码） ---- 一、粒子群优化算法是什么？...粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。...三、算法的python实现 本算法以优化目标函数： 为例，使用粒子群优化算法进行求解。...运行环境：python3.6，jupyter notebook # 目标函数值计算 def f(C): return 1/(C[0]**2+C[1]**2+C[2]**2+C[3]**2+1) # 初始化种群
作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。...一、粒子群算法介绍 1、初始化 首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度...range(self.T)], best_all) plt.ylabel('适应度值') plt.xlabel('迭代次数') plt.title('粒子群适应度趋势...使用粒子群优化时N=1000，其它参数默认。其适应度函数值如下图所示。 ? 可以看出来在迭代几次后适应度值回归0，可以看出粒子群还是很强大的。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...www.omegaxyz.com/2017/05/04/introductionofpso/ MATLAB代码请见：https://www.omegaxyz.com/2018/01/17/matlab_pso/ Python3...代码： Python # coding: utf-8 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt # --
粒子群优化算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。 自然界中各种生物体均具有一定的群体行为。...于1995年，美国心理学家JK和电气工程师RE共同提出了粒子群算法，其基本思想是对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发，对仿真模型进行修正，使粒子飞向空间并且在最好处进行降落。 ?...此图借鉴于CSDN,不是原创，借用此图对粒子群算法进行简单介绍。...粒子群算法就是根据鸟群觅食行为而来的，如上图所示： 鸟儿的速度和三个方面有关： （1）受前一时刻速度的影响：速度不能突变 （2）个体历史最优影响：鸟儿个体所发现的最好的东西 （3）团队历史最优影响：...以下是我用粒子群优化算法对一工程实际问题进行优化的结果： ? 由于粒子群算法比较成熟，为进行对比，采用2020年提出的麻雀搜索算法对同一问题进行优化，结果如下： ?
PSO分类 粒子群算法主要分为4个分支 1 标准粒子群算法的变形 在这个分支中，主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子（约束因子）、“认知”部分的c1，“社会”部分的c2进行变化与调节，希望获得好的效果...粒子群算法与选择算子的结合，这里相混合的思想是：在原来的粒子群算法中，我们选择粒子群群体的最优值作为pg，但是相结合的版本是根据所有粒子的适应度的大小给每个粒子赋予一个被选中的概率，然后依据概率对这些粒子进行选择...二进制PSO与遗传算法在形式上很相似，但实验结果显示，在大多数测试函数中，二进制PSO比遗传算法速度快，尤其在问题的维数增加时 4 协同粒子群算法 协同PSO，该方法将粒子的D维分到D个粒子群中，每个粒子群优化一维向量...例如第i个粒子群，除第i个分量外，其他D-1个分量都设为最优值，不断用第i个粒子群中的粒子替换第i个分量，直到得到第i维的最优值，其他维相同。...为将有联系的分量划分在一个群，可将D维向量分配到m个粒子群优化，则前D mod m个粒子群的维数是D/m的向上取整。后m－(Dmod m)个粒子群的维数是D/m的向下取整。
那么，今天小编就带领大家，一起来看看这个让人好奇的大道理 -- 粒子群算法，究竟是个什么东西吧。...粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。...Part2 什么是粒子群算法 2.1 官方定义（参照百科） 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J....粒子群算法是一种并行算法。 2.2 通俗点的描述 如同前面的描述，PSO模拟的是鸟群的捕食行为。...5第1次迭代，全局最优解 gbest = 0.007984 6 7粒子n0: x = 0.01778510589090629 v = 0.013785105890906289 8粒子n1:
ref=myread http://blog.csdn.net/chen_jp/article/details/7947059 算法介绍 粒子群算法(particle swarm optimization...，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。...在粒子群算法中，适应度不一定要越大越好，而是确定适应度的好坏，只需要根据是适应度好坏确定最佳位置。 在迭代过程中，会有粒子跑出范围，在这种情况下，一般不强行将粒子重新拉回到初始化解空间。...self.w = 0.6 # 惯性权重 self.c1 = self.c2 = 2 self.population_size = population_size # 粒子群数量...self.x_bound[0], self.x_bound[1], (self.population_size, self.dim)) # 初始化粒子群位置
本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。...粒计算是一个含义广泛的术语，覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究，并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集，是粒数学的子集。...粒计算是在问题求解中使用粒子，构建信息粒化，将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。...当大数据遇到了粒计算，可以对大数据所表示的领域信息进行粒度分析，确定可能的粒度层次数目、各层次上信息粒的语义以及根据领域知识能够断言的信息粒之间的相关关系，这些粒度分析结果及其质量可直接影响后续的大数据处理的准确性和效率...粒计算本身就可以处理大量具有不确定性的数据，当海量数据中掺杂着无用甚至是错误的数据，在粒计算的处理下，依然能够得到最佳的正确结果，粒计算本身就具有容错性。
文章目录 1 算法基本概念 2 算法的MATLAB实现 2.1 算法的基本程序 2.2 适应度函数 示例 2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用 3 粒子群算法的权重控制 3.1 线性递减法...粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。...因此，将粒子群算法应用于解决多目标优化问题上具有很大的优势。...基本粒子群PSO算法代码见上。...包括基于模拟退火的混合粒子群算法、基于杂交的混合粒子群算法等。下面以基于的混合粒子群算法为例。
一.产生背景 ❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间...，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。...(6)邻域拓扑结构：使用星形拓扑结构，即全局版本的粒子群优化算法 算法执行的过程如下: 四.代码实现:运用粒子群算法解决 TSP问题 1.matlab实现 close...s; private static float h; private static float fit[]; public Sounds sound; //粒子群的迭代函数...particleNumber][2]; fit=new float [particleNumber]; //存储适值函数值 pbest=new float [particleNumber]; //存储整个粒子群的最有位置
p=6811 我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。...---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。灰色粒子被更新，使其更接近全局最优，并且是局部最优的。得到的矢量比以前更好。...使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。局部最优位置（红色粒子）现已更新为粒子的当前位置。 使用粒子群优化的真正挑战是确保满足投资组合优化的约束。如前所述，存在许多限制。...本文摘选《Python基于粒子群优化的投资组合优化研究》
基于IP的语音和视频通话业务为了实时性，一般都是采用UDP进行传输，基站无线一般配置UM模式的RLC承载，因此丢包是不可避免的，在小区信号的边沿则丢包率会更高；...
%% 最近写的粒子群的论文，再重新巩固一下 推荐一个优化算法代码网址：http://www.Hvass-Labs.org/ 1 研究背景 粒子群算法的发展过程。...粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。...2009年张玮等在对标准粒子群算法位置期望及方差进行稳定性分析的基础上，研究了加速因子对位置期望及方差的影响，得出了一组较好的加速因子取值。...针对SPSO存在易早熟收敛，寻优精度不高的缺点，于2003年提出了一种更为明晰的粒子群算法的形式：骨干粒子群算法（Bare Bones PSO，BBPSO）。...稳健性是指在不同条件和环境下算法的实用性和有效性，但是现在粒子群算法的数学理论基础还不够牢固，算法的收敛性还需要讨论。
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 ---- 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...粒子群算法相对于其他算法来说还是有很多优点的，典型的就是计算速度很快，在每次迭代时，所有粒子同时迭代，是一种并行计算方式，而且粒子的更新方式简单，朝着一个优秀解方向更新。...用简单的图表示如下： ---- ---- 2、粒子群的算法步骤 粒子群的核心部分就是上面说到的那两个公式，一个是速度的更新方式，另一个是位置的更新方式，重点还是速度的更新方式； 总结来说，粒子群的算法步骤如下...： 初始化粒子群个体； 计算每个个体的适应度值（函数值）作为评判好坏的标准； 找到每个个体自己在所有迭代过程中的最优解Pbest； 找到所有个体在所有迭代过程中的最优解Zbest； 根据速度公式更新速度
前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。...前文参看：粒子群优化算法（PSO） ---- 以Ras函数（Rastrigin's Function）为目标函数，求其在x1,x2∈[-5,5]上的最小值。...Python代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 目标函数定义 def ras(x): y = 20 + x[...[0.00022989 0.00014612] Matlab有个自带的粒子群优化函数particleswarm也可以使用。
粒子群优化算法（PSO） Particle Swarm Optimization 1、 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation...粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。...2、 算法描述 2.1、 百科定义 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R....粒子群算法是一种并行算法。 2.2、 通俗点描述 如同前面的描述，PSO模拟的是鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。...3、 粒子的属性 3.1 算法核心 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。
其中 都是初始时候预设好的； 表示0到1间的随机实数； 表示上一轮更新结束后该粒子的最大适应度（每一轮更新后每个粒子的最大适应度会相应变化）； 表...
在学习编程的过程中,有一件东西是一定不能忘记的,那就是算法,而且你如果学的是Python,我们也都知道Python的优势所在,机器学习,深度学习等。。...粒子群算法就是依托群鸟觅食的模型来寻找最优值。 粒子群算法的基本理论 首先我们介绍群鸟觅食模型的理论与作用。 群鸟觅食实际上是一个最佳决策的过程，与人类决策的过程相似。...粒子群模型 在群鸟觅食的模型中，每个个体可以被看做一个粒子，则鸟群可以被看成一个粒子群。假设一个n维的目标搜索空间里，有m个粒子组成一个群体，其中第i个粒子（i=1,2，…，m）位置表示为 ?...粒子群算法采用下面的公式对粒子的位置进行不断更新 ?...粒子群算法优点 不依赖于问题信息，采用实数进行求解，算法具有较强的通用性 原理简单，易于实现，需要调整的参数少 收敛速度快，对计算机的内存要求不大 粒子群算法所具有的飞跃性使得其更容易找到全局最优值，而不会被困在局部最优
2 问题描述 粒子群算法相关的基础知识。...3 粒子群算法的简介 粒子群算法(particle swarmoptimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正...，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。...PSO初始化为一群随机的粒子，通过不断地迭代找到最优解，每一次迭代都会根据该粒子自己目前找的最优位置（pbest）和整个粒子群目前找到的最优（gbest）来更新自己的位置和速度。...pbesti ,gbesti—某个粒子第i维最优位置，整个粒子群第i维最优位置。 注意：每一个粒子的每一个维度都需要使用上面的基本PSO公式更新自己的位置和速度。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域...近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
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