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多目标粒子群优化算法 有哪些参数

惯性参数 w,记忆参数 c1,共享参数 c2,也即,粒子群算法中速度迭代更新公式里对应的参数.

主要内容包括:多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他.

从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^

一般就是在跟新粒子位置后,对粒子进行离散点处理. 比如: 你的粒子的离散点是0到9的整数. 那么对每个粒子更新位置后,比如是在(0,1)范围内的随机数.那么就(0,0.1)范围令其值为0;(0.1,0.2)范围令其值为1;(0.9.1)范围令其值为9. 当然初始位置值也需要这样处理.

摘 要:,粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程,只有最优的粒子把信息给予其他的粒子,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程,所有的粒子还可以更快的收敛于最优解.由于微粒群算法简单,容易实现,与其它求解约束优化问题的方

参数设置时:LB=[0.5 1 0.3 1]';UB=[1 2 0.8 1.5]';这样就确定了参数范围了

将l个x和l个y共同编码到一个粒子中,p(u)作为适应值函数,然后利用粒子群优化算法搜索值.

粒子群算法,也称粒子群优化算法(particleswarmoptimization),缩写为pso,是近年来发展起来的一种新的进化算法(evolutionaryalgorithm-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”(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,并且在解决实际问题中展示了其优越性.粒子群算法是一种并行算法.

惯性参数 w,记忆参数 c1,共享参数 c2,也即,粒子群算法中速度迭代更新公式里对应的参数.

《智能科学技术著作丛书》序 前言 第1章 绪论1.1 进化算法1.1.1 进化算法的基本框架1.1.2 遗传算法1.1.3 进化策略1.1.4 进化规划1.2 粒子群算法1.2.1 标准粒子群算法1.2.2 算法解析1.3 蚁群算法1.3.1 蚁群算法的基本思想1.3.2 蚁群算法的实现过

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