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  1. 基于遗传粒子群算法的高维复杂函数优化方法.pdf

  2. 基于遗传粒子群算法的高维复杂函数优化方法基于遗传粒子群算法的高维复杂函数优化方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-12-15
    • 文件大小:209920
    • 提供者:hbhldl
  1. 多目标粒子群算法matlab源程序

  2. 粒子群算法(启发式算法)的多目标优化,我也翻过一些这方面的论文。单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。因此,存在一个折衷解的集合,也就是所谓的Pareto集。教科书上,解决多目标优化问题的方法一般是,通过数学变换把多目标转换为单目标求解,但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征,难以用数学方法搞定。而启发式算法则不需要这些严格条件,其实也是启发式算法兴起的原因。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-09
    • 文件大小:460800
    • 提供者:jueqingnikong
  1. 粒子群算法 Python源程序

  2. 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“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutat
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-04-13
    • 文件大小:5120
    • 提供者:jueqingnikong
  1. 通过粒子群来优化PID参数

  2. 通过粒子群算法优化PID参数, 通过粒子群算法优化PID参数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-17
    • 文件大小:1024
    • 提供者:qq_38617659
  1. 粒子群算法

  2. 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,评价适应度时将这些分量合并为一个完整的向量。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-21
    • 文件大小:4096
    • 提供者:apolloflora
  1. 粒子群算法C语言实现

  2. 优化粒子群算法程序C语言实现,写在文档中。修改适应度函数后可运行。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-07
    • 文件大小:8192
    • 提供者:sowhat116
  1. 粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码

  2. 粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2018-01-30
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:csdn15074752457
  1. 现成的粒子群算法,修改fitniss,对应需要优化的函数。

  2. 现成的粒子群算法,修改fitniss,对应需要优化的函数。直接matlab仿真使用
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-02-03
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_39790474
  1. 多目标进化算法之粒子群算法matlab代码

  2. 多目标进化算法之粒子群算法(PSO,particle-swarm-optimization)的matlab代码。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-02-06
    • 文件大小:6144
    • 提供者:xingxin_xu
  1. 改进粒子群算法对BP神经网络的优化

  2. 介绍改进的粒子群算法对BP神经网络的优化的pdf文档,共同学习下
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-02-23
    • 文件大小:313344
    • 提供者:cxc8811
  1. 粒子群算法与蚁群算法混合解决旅行商问题

  2. 粒子群算法和蚁群算法优化路径问题程序源代码---以旅行商问题(TSP)为例 代码用MATLAB编写,两种算法分开编写,读者可以混合编写!
  3. 所属分类:物流

    • 发布日期:2018-10-07
    • 文件大小:11264
    • 提供者:csefrfvdv
  1. 无约束的非线性函数极值寻优问题的粒子群算法实现(matlab代码)

  2. 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于无约束的非线性函数极值寻优问题,采用粒子群算法进行解决,快速、准确且鲁棒性好。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:34816
    • 提供者:julengdong2179
  1. 一维函数全局寻优的粒子群算法实现(matlab代码)

  2. 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于一维函数的最小值寻优问题,MATLAB提供了多种函数。基于一维函数的全局最小模型,采用fmincon、fminbnd和GlobalSearch分别进行求解,以实现快速地寻找全局最小。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:2048
    • 提供者:julengdong2179
  1. 改进粒子群算法的螺旋钻采煤机钻杆参数优化

  2. 针对螺旋钻采煤机输送生产率、煤块二次破碎率及能耗问题,根据螺旋钻采煤机输送机构参数,采用改进粒子群算法对螺旋钻采煤机多目标进行优化设计.通过优化得到:螺旋钻采煤机输送生产率提高了25.8%、二次破碎率降低了12.13%,能耗降低了4.97%.极大优化了螺旋钻采煤机输送机构导程、转速、螺旋升角、螺旋叶片厚度以及输送内径等参数,有效提高了螺旋钻采煤机的整机工作性能.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-12
    • 文件大小:793600
    • 提供者:weixin_38654220
  1. 基于粒子群算法与遗传算法混合算法的切削参数优化(以成本和碳排放量为目标函数).zip

  2. 制造过程的切削参数优化,实现多目标参数优化,包换了遗传算法和粒子群算法,优化结果可行有效。起到一个抛转引玉的作用
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2020-05-11
    • 文件大小:16384
    • 提供者:weixin_42342371
  1. 基于混沌粒子群算法的采煤机优化设计

  2. 介绍了混沌粒子群算法的基本原理及其优化算法,构建了采煤机螺旋滚筒的优化模型,并将混沌粒子群算法应用采煤机螺旋滚筒优化之中,通过实践发现,优化后的采煤机工作稳定,能够有效提升采煤机性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-05
    • 文件大小:448512
    • 提供者:weixin_38732740
  1. 改进型粒子群算法在有源电力滤波器优化配置中的应用

  2. 针对电网中谐波源多种多样、情况复杂的问题,以最小化投资成本为目标函数,以电压总谐波畸变率和各节点电压谐波畸变率为约束条件,应用改进型的粒子群算法,建立多个有源滤波器优化配置问题的数学模型。通过应用Matlab仿真软件,以IEEE18节点系统进行了仿真,结果表明所述算法可以较快地收敛到全局最优解,能很好地解决电网中多个有源滤波器的优化配置问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-04
    • 文件大小:151552
    • 提供者:weixin_38626192
  1. 粒子群算法matlab程序

  2. 通过简单的算例解释了粒子群算法。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。由于PSO操作简单、收敛速度快,因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的使用。
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2020-04-28
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_45496000
  1. PSO粒子群算法.zip

  2. 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。由于PSO操作简单、收敛速度快,因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2020-04-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_36320710
  1. 粒子群算法编码.zip

  2. 使用粒子群算法计算图最短路径,含主程序和优化函数以及范例文件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_40236679
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