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  1. 基于粒子群算法的非线性方程组求解

  2. 基于粒子群算法的非线性方程组求解 对SPO算法进行数学分析求解

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lijunfeng318

  1. 粒子群优化算法的改进与应用

  2. 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群 集智能算法，是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简 单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此，该算法一提出就吸引了 的广泛关注，逐渐成为一个新的研究热点。目前，粒子群优化算法应用 于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果， 有着广阔的应用前景。 论文的主要工作有 对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要的介绍，分 析了粒子群优化算法的原理及算法流程，对算法参数的选择做了详细的 研究，并进行了相应的仿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chinhape

  1. 一种基于复合形法的花朵授粉算法

  2. 花朵授粉算法是最近出现的一种新型元启发式群智能算法,已在无线传感网等应用领域取得了较好的成效,但也存在易陷入局部极值且演化后期收敛速度慢等缺陷,使其应用范围受到限制.针对该算法存在的不足,提出一种把复合形法的思想融入到花朵授粉算法中的混合算法.该算法首先计算当前种群的形心,然后依据形心将进化中最差的个体进行反射,把差的个体变成较好的个体,从而引导当前个体不断靠近最优解.通过10个标准测试函数的仿真实验,仿真结果表明,改进算法解的质量及收敛速度比基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法及粒子群算法有较大幅度的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：776192
    • 提供者：weixin_38608693

  1. 基于模拟退火的花朵授粉优化算法

  2. 针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38640794

  1. 基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解 (EI检索)

  2. 几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,基于小生境原理,提出一种小生境改进粒子群优化算法(niche improved particle swarm optimization,NIPSO)。该算法在进行速度和位置更新后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明,该方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：518144
    • 提供者：weixin_38631978