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  1. 粒子群最佳化演算法李維平老師ppt课件

  2. 李維平老師关于粒子群最佳化演算法的ppt课件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-02
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：cl106769115

  1. 模糊粒子群演算法 MATLAB

  2. 應用於離散型資料,可更深入用於被包型問題或TSP旅行家問題上的初始程式碼.如有需要的同仁可以載仔看應用看看.希望對大家有幫助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-15
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：cocoshuen

  1. 地球物理粒子群算法反演

  2. 地球物理标准粒子群算法反演，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。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2017-11-20
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：shixinyi2017

  1. 大地电磁的粒子群法一维反演程序

  2. 大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法 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. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-29
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：qq_41191248

  1. PSOExample

  2. 利用粒子群算法进行反演，很好的例子，运行结果很不错。适合初学者。包含内容： PSOExample\CalculateFitnessValue.m, 229 , 2018-01-12 PSOExample\F_target.m, 117 , 2016-12-19 PSOExample\SearchBest.m, 355 , 2016-12-19 PSOExample\Test.m, 4370 , 2018-01-12 PSOExample\mt1d.m, 595 , 2018-01-11 PSO

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-08
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：jihong10102006

  1. 基于粒子群算法的瑞雷波频散曲线反演研究

  2. 基于粒子群算法的瑞雷波频散曲线反演研究基于粒子群算法的瑞雷波频散曲线反演研究

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-16
    • 文件大小：706kb
    • 提供者：yizhixiaobuding

  1. 基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略

  2. 针对云计算环境中一些基于服务质量(Quality of Service,QoS)调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题，提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置，依据属性相似度对任务进行指导分配，减小对资源的选择范围；然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法，提升算法的搜索能力；最后通过加权求和方式构造驱动模型，均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验，表明本文算法相比改进遗传算法、混合粒子

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-04-25
    • 文件大小：581kb
    • 提供者：gekenggui3502

  1. 粒子群算法改进及内变量本构模型参数反演

  2. 为了研究深埋煤矿巷道通常存在长时间、大变形问题,拓展岩土工程反分析的手段,改善岩土工程反分析的效率和精度,首先基于自然选择、自适应变惯性权重、异步变化学习因子的策略改进了粒子群算法并完成了程序实现,通过Sphere和Rastrigrin两函数测试了改进算法的优越性;其次以Matlab软件为平台,联合大型有限元软件ABAQUS,编制了岩土反分析程序Geo PSOInverse.m;最后应用所编程序反演了以不可恢复应变为变量的、不显含时间的泥岩蠕变模型参数。结果证实:改进的粒子群算法在岩土工程参数反

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：429kb
    • 提供者：weixin_38748769

  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. 概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法

  2. 为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中,提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法.以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法,并将PSO作为群体空间的进化算法,形成两者独立并行进化的"双演化双促进"机制,按照误差平方和最小化准则构建适应度函数,反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于常规布设形式的地表移动观测站,基于CA-rPSO反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_38545517

  1. 用差异演化-粒子群混合算法确定含水层参数

  2. 差异演化-粒子群混合优化算法是利用差异演化算法变异粒子个体的历史最优位置,保持种群多样性,与粒子群优化算法相结合的一种混合优化算法。应用差异演化-粒子群混合优化算法分析直线供水边界含水层抽水试验数据确定含水层参数,并将该算法所得计算结果与其他方法的结果进行比较,分析待估参数的不同取值范围对参数估计的影响,发现差异演化-粒子群混合优化算法能够有效地确定含水层参数,且目标函数值更小,计算精度更高,可达到1.673 1×10-6;待估参数范围的增大对差异演化-粒子群混合优化算法的收敛性影响较小,当待估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：426kb
    • 提供者：weixin_38710578

  1. 基于改进粒子群优化算法的施工期拱坝结构性态反演分析

  2. 基于改进粒子群优化算法的施工期拱坝结构性态反演分析，徐宝松，顾冲时，施工期拱坝的安全状态对运行期拱坝安全具有重要影响，为了对施工期拱坝的安全状态进行评估，需要反演分析其结构性态，即坝体及坝

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：426kb
    • 提供者：weixin_38735570

  1. 基于自适应粒子群优化和MPI的大地电磁并行反演算法

  2. 基于自适应粒子群优化和MPI的大地电磁并行反演算法，刘彩云，熊杰，基于粒子群优化的大地电磁非线性反演算法能克服经典线性迭代反演依赖初始模型和易陷入局部最优解的缺点，但同时存在迭代次数多、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：489kb
    • 提供者：weixin_38598745

  1. 基于粒子群算法的大坝力学参数反演

  2. 基于粒子群算法的大坝力学参数反演，徐宝松，李波，本文介绍了采用粒子群算法反演物理力学参数的基本步骤，然后结合通用的商业有限元软件MSC.Marc，并利用其与FORTRAN语言的接口，编写了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：weixin_38534352

  1. 基于粒子群优化算法的地应力反演

  2. 基于粒子群优化算法的地应力反演，顾智刚，，本文为了得到某工程区域的原始地应力场，为厂房区围岩稳定分析提供参考，首先比较了传统地应力反演方法的优劣，然后选用基于粒子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_38607554

  1. 粒子群算法在面波频散曲线反演中的应用

  2. 针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

  3. 所属分类：其它

  1. 粉煤灰颗粒分布重建果蝇算法分析

  2. 为了适应工业场合粉煤灰颗粒粒径的快速检测,对果蝇优化算法粉煤灰颗粒粒径分布重建进行研究。搭建了颗粒粒径在线测量平台,选用标准粉煤灰颗粒为实验材料,在无噪声环境下进行实验模拟。采用果蝇算法反演待测粉煤灰颗粒粒径并将得到的结果与遗传算法和粒子群算法反演得到的结果进行比较。结论表明:采用果蝇优化算法反演颗粒粒径,相对误差为1.07%,运算时间为1.21 s,相比于另外2种算法,具有较好的反演精度和较快的迭代速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：300kb
    • 提供者：weixin_38704922

  1. 粒子群优化和拉凡格氏混合优化算法提取传感布里渊散射谱特征的方法

  2. 在基于布里渊散射的分布式光纤传感系统中，沿途光电检测信号信噪比(SNR)过低为被测量的信息反演带来困难。针对高精度解调传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的需求，提出了一种利用粒子群优化(PSO)和拉凡格氏(L-M)混合优化算法对传感散射谱进行特征提取的方法。利用PSO算法粗调得到一组全局最优解，再以全局最优解作为L-M算法的初值，最终将L-M算法的运算结果作为结果输出。它克服了PSO算法过早收敛于局部极值和L-M算法依赖初值的问题，保证了求解的速度和精度。数值分析表明，新算法适合对不同权重比、不同线

  3. 所属分类：其它