from sko.PSO import PSO import matplotlib.pyplot as plt‘‘‘ 目标是求目标函数的最小值 粒子群优化算法和蚁群算法类似，主要依靠群体之间的联系寻找最优解和最优输入嘴和 参数介绍: func： 目标函数 ndim: 输入参数的个数 pop： 粒子的个数 max_iter： 最大迭代次数 lb： 输入参数的下限，低于此数值将不再衰减 ub： 输入参数的上限，高于此数值将不再增加 w： 学习衰减速率,惯性权重，学习的精度将随着...
PSO算法clc; clear ; close ; %% Problem DefinitionCostFunction = @(x) sphere(x); % Cost FunctionnVar = 5; % Dimension of Decision VariablesVarSize = [1,nVar]; % Matrix Size of Decision VariablesVarMin = -10; % Lower Bound of Decision Variables VarMax = 10; % Upper Bound of Decision Variables%% Parameters of PSOMaxIt = 1000; ...
目录PSO和GA的相同点PSO和GA不同点粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，且将搜索重点集中在性能高的部...
粒子群算法优化广义神经网络（PSO_GRNN） 这里分享最近研究重现的一篇文章，核心算法是广义神经网络GRNN，依据岩石的抗拉强度、弹性能量指数等四个特征对岩爆危险等级的一种预测。算法思路比较简单，论文《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测 》欢迎大家引用原文~ 这里附上主程序，完整代码可从这里下载:// download.csdn.net/download/weixin_40405758/12123029 论文摘要：岩爆是岩石深部开挖中一种常见的工程地质灾害...
摘 要： 电池荷电状态(SOC)作为电池管理系统(BMS)重要参数之一，准确估计SOC尤为重要。由于SOC在估计过程中常会受到电压、电流、充放电效率等众多因素的影响，因此很难准确估计SOC。为了提高SOC的估计精度，本工作提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)机器学习的锂离子电池SOC估计模型。将该电池的电流、电压和温度作为模型的输入向量，SOC作为模型的输出向量，为了更好的获得LSSVM模型的参数，提出了利用自适应粒子群算法来进行参...
摘 要： 电池荷电状态(SOC)作为电池管理系统(BMS)重要参数之一，准确估计SOC尤为重要。由于SOC在估计过程中常会受到电压、电流、充放电效率等众多因素的影响，因此很难准确估计SOC。为了提高SOC的估计精度，本工作提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)机器学习的锂离子电池SOC估计模型。将该电池的电流、电压和温度作为模型的输入向量，SOC作为模型的输出向量，为了更好的获得LSSVM模型的参数，提出了利用自适应粒子群算法来进行参...
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。 2 粒子群算法分析 2.1基本思想 粒子群算法...
粒子群算法matlab以求解函数最优解为例 clear; clc; close all; N=100; %粒子个数 D=2; %粒子维数 MaxIter=500; %最大迭代次数 C1max=1.8; %权重参数，自适应 C2max=1.8; C1=1.2; C2=1.2; w=0.79; Wmax=0.8; %对自己速度的记忆 Wmin=0.4; Xmax=4; Xmin=-4; %自变量的范围 Vmax=1; Vmin=-1; %速度的范围x=rand(N,D)*(Xmax-Xmin)+Xmin; %初始化N个粒子的D维空间位置 v=rand(N,D)*(Vmax-Vmin)+Vmin; %初始化N个粒子的D维空间速...
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。 1.1.1 算法思想 许多鸟类都是群居性的，...
粒子群算法求解三维装箱问题 三维装箱问题介绍基本约束条件模型假设模型建立 粒子群算法参数设置粒子群代码 结果展示店铺地址欢迎加入群智能讨论群 三维装箱问题介绍 三维装箱问题定义为：给定 i 种长宽高为 Li、Wi、 Hi 的集装箱和 j 种长宽高为 lj、wj、hj ，重量为 mj 的货物，在考虑一定约束条件的同时，最大化地利用集装箱的体积或载重量，将货物装载到一个或多个集装箱中。集装箱装载问题可以根据集装箱数量、集装箱形状、装...
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。 1.1.1 算法思想 许多鸟类都是群居性的，...
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。 1.1.1 算法思想 许多鸟类都是群居性的，...
转自：https://blog.csdn.net/DBLLLLLLLL/article/details/82965722 （粒子群算法进阶讲解传送门：(https://blog.csdn.net/DBLLLLLLLL/article/details/103036067 https://blog.csdn.net/qq_34452281/article/details/90550228?utm_term=%E5%A4%9A%E7%A7%8D%E7%BE%A4%E7%B2%92%E5%AD%90%E7%BE%A4&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-4-90550228&spm=3001.4430) 前面一篇文章...
文章目录 问题描述仿真过程matlab源码 问题描述仿真过程matlab源码 %20201229lu注：该代码在matlab2019b成功运行 %% 该函数演示多目标perota优化问题 %清空环境 clc clearload data %导入data.mat数据，data.mat中即储存的问题中P,R,C%% 初始参数 objnum=size(P,1); %类中物品个数 weight=92; %总重量限制%初始化程序 Dim=5; %粒子维数 xSize=50; %种群个数 MaxIt=200; %迭代次数 c1=0.8; %算法参数 c2=0.8; %算...
一、解决最优化问题的方法 1.传统搜索方法：保证能找到最优解 2.启发式搜索：不能保证找到最优解 二、定义 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是自然计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 三、基本原理 基础：信息的社会共享 四、算法描述 1.鸟群：假设一个区域，所有的鸟都不知道食物的位置，但是它们知道当前位置离食物还有多远。 2.算...