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PathPlanningforMobileRobotsBasedontheNeuralNetwork
- ：针对移动机器人传统路径规划算法效率不高，寻优能力差等问题，提出一种基 于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法．该方法利用神经网 络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计 算效率和可靠性．仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的．-The quality and eficiency of calculation is the two puzzling problems in the tradi— tional algo
Pso
- 一种新的并行文化微粒群优化算法,为了避免微粒群优化算法在解决复杂优化问题时陷入局部最优-A new parallel culture particle swarm optimization, in order to avoid particle swarm optimization in solving complex optimization problems into local optimum
logisticsuanfa
- 多目标优化 相对传统多目标优化方法, PSO在求解多目标问题上具有很大优势。首先, PSO的高效搜索能力有利于得到多目标意义下的最优解 其次, PSO通过代表整个解集的种群按内在的并行方式同时搜索多个非劣解,因此容易搜索到多个Pareto 最优解 再则, PSO的通用性使其适合于处理所有类型的目标函数和约束 另外, PSO 很容易与传统方法相结合,进而提出解决特定问题的高效方法。就PSO 本身而言,为了更好地解决多目标优化问题,必须解决全局最优粒子和个体最优粒子的选择问题-Compared
MyPsoClerc
- 本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）名称：基本粒子群优化算法（PSO） 作用：求解优化问题 说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 -The particle swarm optimization algorithm (Particle of Swarm Optimization) name: Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) Role: solving optimization pro
MyPsoGbest
- 粒子群優化算法（粒子群優化）名稱：粒子群優化算法（PSO） 作用：解決優化問題 說明：全局，並行，高效的智能算法組-The particle swarm optimization algorithm (Particle of Swarm Optimization) name: Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) Role: solving optimization problems Descr iption: global, p
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- 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
Parallel-PSO-Using-MapReduce
- Parallel PSO Using MapReduce
pso-tsp-parallel-by-tedade-tekrar
- mpi.net sample of tsp problem using pso algorithm
PSO-matlab
- 粒子群算法源程序，是近年来发展起来的一种新的进化算法。有实现容易、精度高、收敛快等优点。是一种并行算法。-Particle swarm algorithm source code, is a new evolutionary algorithm developed in recent years. There are easy to implement, high precision, fast convergence and so on. Is a kind of parallel algor
PSO
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来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
pso-bp
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来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
Parallel-PSO-Using-MapReduce
- 基于MAPREDUCE的PSO设计论文 有详细数学算法和流程-The PSO-based design thesis MAPREDUCE
PSO-matlab-source
- 基本粒子群优化算法（PSO），全局性，并行性，高效的群体智能算法。-Particle swarm optimization (PSO), the global, parallel and efficient swarm intelligence algorithm.
PSO_about
- 粒子群算法matlab代码吐血推荐。粒子群算法，也称粒子群优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法。它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，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。-PSO algorithm matlab cod
jifjsaf
- Particle swarm optimization algorithm, also known as particle swarm optimization algorithm (Swarm Optimization Particle), abbreviated as PSO, is a parallel algorithm on the basis of the observation of the behavior of animal clusters, the use of group
POS
- 粒子群算法（PSO）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。该程序适用于MATLAB中粒子群算法的实现。- Similar to the on
liziqunsuanfa
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（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”(Mutation) 操作，它
pso-code
- 粒子群算法是一种并行算法。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。(Particle swarm optimization (PSO) is a parallel algorithm. It seeks the global optimal by following the optimal value of the current search. This algorithm has attra
pso
- 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。(The PSO algorithm is a kin
PSO-Python
- 粒子群算法，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。(The particle swarm optimization (PSO) al