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PSO-evolutionarycomputation
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目
psoVC
- pso程序的源代码 pso程序的源代码-粒子群优化算法源程序 作者：FashionXu 一个pso程序的源代码。在vc.net2003下面通过。 建议：看代码之前，请先弄明白pso是怎么回事。然后请对应着来：程序中用Agent代表一只鸟，PSO代表鸟群。阅读源代码，不要顺着看，先看main(),然后按照出现的东西的顺序，一个一个得来，呵呵，纯粹是建议。
pso_vcpp
- 粒子群算法 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有 Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类 似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优 值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在 解空间追随最优的粒子进行搜索。-pso 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary
pso
- 群体智能优化：粒子群算法，是一种以鸟群觅食这种社会行为为基础的最佳化寻优技术-particle swarm optimization
pso
- 粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。此文件提供了基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、权重改进的粒子群算法、混沌粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟退火的粒子群算法的MATLAB源代码。-PSO is an evolutionary optimization technique, derived from the behavior of the birds of prey, is based on iter
PSO
- 粒子群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 -Particle swarm optimization algorithm (PSO) is a population based stochastic optimization technique, put forward
PSO_BP
- 应用鸟群算法（PSO）优化全局神经网络权值，可以使用-Applications birds (PSO) algorithm to optimize the overall neural network weights, you can use
pso-algorithm
- 通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。-The basic particle swarm optimization algorithm
pso_func
- 混沌粒子群的优化算法,最早是在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的进化计算技术。（已改进）-Chaos particle swarm optimization algorithms, the first is a cluster of movement and foraging behavior of birds in the simulation process when the proposed evolutionary computing technique bas
pso-sample1
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。-PSO——Particle Swarm Optimization.ProximityPrinciple
[emuch.net]BSA
- 鸟群算法matlab实例代码，智能优化算法，仿生学-Birds algorithm matlab example code, intelligent optimization algorithms, bionics
liziqun
- 粒子群寻优算法，pso，粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。-Particle swarm optimization algorithm, pso, PSO is an evolutionary optimization technology, birds originated the prey' s behavior is based on an iterative optimization tools.
PSO
- 粒子群算法是模拟鸟群飞行行为的群体智能优化算法-Particle swarm optimization (pso) algorithm is to simulate the behavior of birds flying swarm intelligence optimization algorithm
BSA
- 最原始的，鸟群算法matlab代码实现，供初学者参考(Bird swarm algorithm)
pso
- 用于优化参数，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”
粒子群算法
- 基于鸟群算法的粒子多目标寻找最优函数解问题(Particle Multiobjective Finding the Optimal Function Solution Problem Based on Flock Algorithms)
PSO
- 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。(The particle swarm optimization (PSO:Part
粒子群
- 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”(Mutation) 操
粒子群算法
- 介绍了一种粒子群算法，粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。
新的鸡群算法和鸟群算法
- 这些都是最近比较新的优化算法，对初学者来说是一个很好的学习机会，能够运用到一些优化问题中，并且能够运用到实际问题中，自己调整相关参数，可以运行。