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电动汽车混合动力储能系统模糊控制器的粒子群优化该代码提出了用于城市电动汽车中混合动力储能系统（HESS）的模糊逻辑控制器（FLC）的粒子群优化算法。Sugeno型模糊推理系统已被应用于在电池和超级电容器储能系统之间分配功率，以及管理超级电容器中存储的能量。所描述的模糊逻辑控制器的两个输出信号代表每个储能系统的功率，并且是所有推理规则输出的加权和。已经提出了粒子群优化（PSO）来确定规则的权重。 在本提交中，使用了简...
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...
%pso-fcm。算法思路借鉴网上的某一帖子。tic;close all;clear;clc;pic=imread(2.png); [a,b,k]=size(pic);t=a*b;data=reshape(double(pic),t,k);Maxiter=4;%设定最大迭代次数n=100;c1=0.4;c2=0.4;%设定个体经验系数和群体经验系数w=0.3;%设定惯性系数vmax=1.5;%设定最大速度cmax=4;%设定最大粒子（聚类中心）数目e=1e+4;%设定阈值ref=2;%设定fcm的系数result=zeros(cmax-1,1);u=cell(cmax,n);vit=cell(cmax,n);particle=cell(cmax,...
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，...
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...
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 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...