粒子群算法原理
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粒子群优化算法的基本原理
粒子群算法的理念源于对鸟群捕食行为的研究。模拟鸟群集体飞行觅食的行为，通过群体协作达到最优解，是一种基于群体智能的优化方法。马良教授在《蚁群优化算法》中提到，大自然赋予了我们许多启示，包括蚁群、鸟群等的行为。
算法与数据结构
7
2024-08-08
粒子群算法代码分享
探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。
Access
10
2024-05-06
粒子群优化算法简介
粒子群算法，又称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新型进化算法。与模拟退火算法类似，PSO从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但相较于遗传算法，PSO更为简单，不涉及交叉和变异操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解。该算法因其易于实现、精度高、收敛速度快等特点而受到学术界的青睐，并在解决实际问题中展现出显著优势。PSO算法被广泛应用于并行计算领域。
算法与数据结构
8
2024-08-11
粒子群算法优化灰色模型
粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。
算法与数据结构
10
2024-05-13
MATLAB 粒子群优化算法实现
该资源包含使用 MATLAB 实现粒子群优化算法的所有 .m 函数文件代码。
Matlab
11
2024-05-30
粒子群优化算法简易实现
这是粒子群优化算法的一个非常基础的实现，帮助初学者更好地理解此优化算法。
Matlab
8
2024-08-25
粒子群算法的优化策略
程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。
Matlab
12
2024-07-27
粒子群算法求解函数最优值
本程序通过一个简单的示例，帮助初学者了解粒子群算法的特点和基本流程。
Matlab
6
2024-05-30
智能微电网粒子群算法优化
智能微电网粒子群算法优化。智能微电网粒子群算法优化。
PostgreSQL
9
2024-07-13
Matlab粒子群算法优化工具
ParticleSwarmOpt是一个在Matlab中使用的粒子群优化算法工具，由（作者名）开发。无需额外工具箱，只需添加路径即可轻松使用。该工具支持连续优化，但不适用于离散搜索或多目标优化。详细信息请访问麻省理工学院的官方网站。
Matlab
8
2024-08-25