搜索资源列表
标准粒子群算法
- 基本粒子群算法!!!
MATLAB
- PSO算法,标准的粒子群 算法,标准的粒子群 算法,-PSO,slkdndmndmnd.ldd lkdl k
5346363636
- :针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题,引入了小 生境的思想到粒子群算法中,以粒子的最好位置为 中心,粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术,其次对子群体采用解散策略,即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体,最 后设置子群体创建时的半径阈值,避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时,极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
improved-particle-bionics
- 针对标准粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的局限性,提出了一种基于仿生学改进的粒子群算法。-For standard PSO slow convergence and local optimum limitations proposed based on improved particle swarm optimization bionics.
YC
- 在这个分支中,主要是对标准粒子群算法的惯性因子、收敛因子(约束因子)、“认知”部分的c1,“社会”部分的c2进行变化与调节,希望获得好的效果。-In this branch, mainly to the standard particle swarm algorithm of inertial factor, convergence factor (constraints), "cognitive" part of c1, "social" part of the c2 changes and
adaptive_dynamic_pso
- 针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题 ,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.-For PSO population diversity in the evolutionary process and reduce premature problem, a dynamically changing inertia weight adaptive particle swarm optimization.