搜索资源列表
PS101010
- 多为函数极小化程序 可以用来测试PSO优化函数-mostly function minimization procedures can be used to optimize the function tests PSO
animprovedPSOalgorithm
- 提供一个改进的pso的算法实现，并应用Java语言实现和测试，供优化方面的研究者参考-Pso provide an improved implementation of the algorithm and application implementation and testing of Java language for optimization of the researchers refer to
pso
- pso算法测试函数 适用于初学者 很不错 -pso algorithm test functions
1234255
- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
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
psopt
- 关于PSO算法的最新改进，包括主要的测试函数，以及相关的代码描述-This is an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional options specific to PSO.
GA-PSO
- 粒子群算法与遗传算法的联合的GA-PSO算法运用，带有测试函数-Joint GA-PSO algorithm using particle swarm optimization and genetic algorithm with test function
benchmark
- 该代码为benchmark测试函数验证标准PSO算法的代码，经过测试，该代码没有问题。-The code for the benchmark test function verification standard PSO algorithm code has been tested, the code is no problem.