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  1. 基于粒子群算法求解多目标优化问题

  2. 粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用9通过对粒子 群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

  1. 新的粒子群优化算法.pdf

  2. 粒子群优化( PSO: Particle Swarm Op timization) 算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法, 很容 易陷入局部极值。针对上述缺点, 提出了两点改进: 对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的 定义, 以使粒子群体保持多样性; 适当地缩放适应值, 与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局 极值。改进的两点用于PSO算法后期, 形成新的PSO算法(NPSO: New PSO) 。NPSO能有效地改善算法, 具 有摆脱局部极值的能力。在给定的条件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-10-16
    • 文件大小:241kb
    • 提供者:mumulinlin2008
  1. 一种求解高维约束优化问题的γ—PSO算法

  2. 一种求解高维约束优化问题的γ—PSO算法 PSO算法,约束优化问题,适应度函数,全局极值,局部极值
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-03-06
    • 文件大小:364kb
    • 提供者:marx1986
  1. 【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器

  2. 一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2012-12-30
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:mmfile
  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域,但是对于不同的最优化问题,遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子,甚至要开发新的进化操作;另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以,寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解,已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等,但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质,同时又能以较大的概率收敛于全局最优解,所以用进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-12-30
    • 文件大小:86byte
    • 提供者:checkpaper
  1. 粒子群无约束寻找全局最优化方法

  2. 多极值点函数,包含有多个极小值点,要找到全局最小值点。属于无约束条件静态随机搜索最优化问题,有详细注解说明。 More extreme value point function, contains multiple minimum points, to find the global minimum point. Static random search optimization problem belongs to the unconstrained conditions, there ar
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-12-12
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:zhengyi_super
  1. Maple全局优化应用.pdf

  2. Maple全局优化应用.优化(optimization)的目标是从一组可能的答案中发现问题的最佳解。答案通过使用一个或多个问题变量的实际值目标函数(objective function)进行对比。可能的集合(feasible set ) 由约束条件(constraints)决定,约束条件通常是关于问题变量的不等式或方程(组)。数学意义上,目的是发现目标函数的最大值(maximizes)或最小值(minimizes )、同时满足( satisfying)约束条件的点,这个点称为极值(extrem
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2014-12-25
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:teyqsz
  1. 粒子群算法java代码

  2. 粒子群优化代码java粒子群算法简称PSO,它的基本思想是模拟鸟群的捕食行为。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。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value),每个粒子还有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-11-26
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:qq_33206961
  1. PSO算法的最大熵阈值图像分割

  2. 图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种, 其中阈值方法优点比较突出, 但是采用阈值方法分 割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题, 将Geese- LDW- PSO 算法的位置更新公式作了改进, 即用 当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置, 并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明, 该算法可以快速稳定地获得一幅 图像的最佳分割阈值。仿真结果显示, 该方法对车牌分割具有较好的性能。 专业论文,为广大做毕设同学提供资源
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-07
    • 文件大小:150kb
    • 提供者:u014708477
  1. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt

  2. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt 第一节内容:包括神经网络的基础知识,BP网络的特点,bp主要应用的场合,使用时应注意的问题。 什么是神经网络? 神经网络是由很多神经元组成的,首先我们看一下,什么是神经元 3962604722133983950.jpg 上面这个图表示的就是一个神经元,我们不管其它书上说的那些什么树突,轴突的。用个比较粗浅的解释,可能不太全面科学,但对初学者很容易理解: 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据,输进去神经网络后 2、这
  3. 所属分类:其它

  1. 基于自适应粒子群优化算法的波阻抗反演方法

  2. 针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法—自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-10
    • 文件大小:213kb
    • 提供者:weixin_38526225
  1. 求解广义瑞利商的极值问题,包括局部最优值和全局最优值的论证

  2. Given symmetric matrices B,D ∈ R n×n and a symmetric positive definite matrix W ∈ R n×n , maximizingthe sum of the Rayleighquotientx ? Dx andthe gener- alized Rayleigh quotient x ? Bx x ? Wx on the unit sphere not only is of mathematical interest in
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-04-25
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_31890917
  1. C极值化的几何对偶

  2. 我们分别考虑IIB型和D = 11超重力的超对称AdS3×Y 7和AdS2×Y 9解,它们在二维上与具有(0,2)超对称的SCFT在全息上是双对偶的,并且N $$ \ mathcal {N} $ $ =一维2超对称。 可以定义为n≥3的Y 2n + 1几何与Sasaki-Einstein几何具有许多相似之处,包括存在典型的R对称Killing向量,但也存在一些关键差异。 我们表明,可以通过对仅依赖于某些全局拓扑数据的函数进行极端化来确定R-对称*向量。 特别是,假设存在,对于n = 3,无需
  3. 所属分类:其它

  1. 贝蒂(Betti)多重峰,跨维度流和C极值化

  2. 我们考虑4d N $$ \ mathcal {N} $$ = 1 SCFT,在拓扑上扭曲在紧凑的恒定曲率Riemann表面上,从而产生2d N $$ \ mathcal {N} $$ =(0,2)SCFT。 这些2d SCFT的精确R电流使中心电荷c 2 d极值化,类似于4d图片,其中精确R电流使中心电荷a 4 d最大化。 有些全局电流在4d中不与R电流混合,但在2d中它们的混合变得不平凡。 在本文中,我们通过分析一个带有1个Betti矢量多重峰的T 1,1的5d N $$ \ mathcal
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-06
    • 文件大小:611kb
    • 提供者:weixin_38705640
  1. 基于粒子群算法的细菌觅食全局优化算法

  2. 基于粒子群算法的细菌觅食全局优化算法,刘小龙,李荣钧,针对细菌觅食算法在优化过程中,环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-16
    • 文件大小:262kb
    • 提供者:weixin_38689055
  1. 机器学习中的最优化算法总结

  2. 机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:557kb
    • 提供者:abacaba
  1. PSO粒子群算法求解函数优化问题

  2. 本项目采用VS2015编写了PSO粒子群优化算法的C++控制台应用程序,用来解决函数优化问题,主要通过初始化粒子群(随机均匀分布)、更新粒子速度和位置和根据粒子适应值来更新个体历史极值、全局极值(全局邻域拓扑)三个步骤来完成算法的迭代。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-09-24
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:jing_zhong
  1. 使用Python实现牛顿法求极值

  2. 对于一个多元函数 用牛顿法求其极小值的迭代格式为 其中 为函数 的梯度向量, 为函数 的Hesse(Hessian)矩阵。 上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法)。 我们知道,求极值的一般迭代格式为 其中 为搜索步长, 为搜索方向(注意所有的迭代格式都是先计算搜索方向,再计算搜索步长,如同瞎子下山一样,先找到哪个方向可行下降,再决定下几步)。 取下降方向 即得阻尼牛顿法,只不过搜索步长 不确定,需要用线性搜索技术确定一个较优的值,比如精确线性搜
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:115kb
    • 提供者:weixin_38623442
  1. 基于微粒群优化的有限通信多机器人气味寻源

  2. 考虑机器人间的通信受限约束, 将机器人抽象为微粒, 提出基于微粒群优化的多机器人气味寻源方法. 首先, 采用结合斥力函数的策略, 引导机器人快速搜索烟羽; 然后, 基于无线信号对数距离损耗模型, 估计机器人间的通讯 范围, 据此形成微粒群的动态拓扑结构, 并确定微粒的全局极值; 最后, 将传感器的采样/恢复时间融入微粒更新公式, 以跟踪烟羽. 将所提出方法应用于3 个不同场景的气味寻源, 实验结果验证了该方法的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:225kb
    • 提供者:weixin_38741891
  1. Tent 混沌人工蜂群与粒子群混合算法

  2. 针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷, 提出一种Tent 混沌人工蜂群粒子群混合算法. 首先利用Tent 混沌反向学习策略初始化种群; 然后划分双子群, 利用Tent 混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化; 最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值. 仿真结果表明, 该算法不仅能有效避免早熟收敛, 而且能有效跳出局部极值, 与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:241kb
    • 提供者:weixin_38641896
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