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constrain-opt
- 针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜 索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。 该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算 法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多
3x
- 基于粒子群的算法和混沌搜索的协同优化算法-Collaborative optimization algorithm based on particle swarm algorithm and chaotic search
Multi-objective-search-algorithm
- 基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于matlab仿真源程序代码，用于学习matlab算法设计的一个很好的例子-Multi-objective search algorithm based on particle swarm optimization algorithm, based on the Matlab simulation source code for a good example to learn matlab algori
Dynamic-Search-Algorithm
- 提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法，算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉，且具有不同分工的子群，并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想，减少了解陷入局部最优的可能性．与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较，表明本文算法具有更高的搜索效率，更容易找到全局最优解．-：An improved method based on improved particle swarm optimization dynamic s
362465378
- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection ba
PSO-and-HS--
- 结合粒子群优化算法和和声搜索算法的优点，有效将群智能思想和随机全局搜索相融合，在几个函数优化问题中得到了验证 -Combining particle swarm optimization algorithm and harmony search algorithm advantage, effective will swarm intelligence thought and random global search phase f
dsaddsafds
- PID控制器的性能取决于其控制参数的组合，针对其参数的整定和优化问题，提出了应用一种改进的粒子群优化算法，该 算法借鉴了遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略。用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算 法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的 优化效果，具有一定的工程应用前景。-Abstract：PID controller’s p
apso
- pso优化算法，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(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，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”(Mutat
Appso
- 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(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，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，
pso
- 子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。-Subgroup of particle swarm optimization algorithm is composed by a number of particles, each particle' s positio
GSO
- 群搜索优化算法(Group search optimizer, GSO)函数优化程序，包含几种常用的单模及多模标准测试函数。运行demo即可。-Group search optimizer (GSO) program for nemerical funciton optimization. It contains several singlemodal and multimodal functions. Please run "demo
liziqun
- 该程序是基于粒子群算法的多目标搜索算法，有很好的搜索结果，程序有详细的说明。-The program is multi-objective search algorithm based on particle swarm optimization, good search results, the program is described in detail.
LinWPSO
- 线性递减权重粒子群优化算法是从随机解出发，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。 -Linear decreasing weight particle swarm opt
30-cases-in-matlab
- MATLAB智能算法30个案例分析，109页的详细讲解，程序和程序注解，可以直接复制代码。包括遗传算法，基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法，遗传算法工具箱详解及应用，多种群遗传算法的函数优化算法， 基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于多层编码遗传算法的车间调度算法，基于遗传模拟退火算法的聚类算法，蚁群算法，支持向量机等等30章。-MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, 109 d
ant-colony-optimization
- 蚁群算法是近年来提出的一种基于种群寻优的启发式搜索算法。该算法受到自然界中真是蚁群通过个体间的信息传递，搜索。-The ant colony algorithm is proposed in recent years a heuristic search algorithm optimization based on population. The algorithm is by nature really ant colony to
chapter10
- 基于粒子群算法的多目标搜索算法 基于粒子群算法的多目标搜索算法-Multi-target search algorithm based on particle swarm optimization based particle swarm algorithm for multi-target search algorithm
An-Ant-Colony-Optimization-Algorithm
- 蚁群算法旨在用反复迭代的方法找到目标问题的最优解，通过建立信息素信息对解空间进行的搜索来实现。本程序应用蚁群优化算法进行图像的边缘检测。-The ant colony algorithm is designed with iterative method to find the optimal solution of the target problem, the search of the solution space through
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 optimi
main
- 基于粒子群算法的多目标搜索算法，主要解决背包问题，直接运行即可 -Multi-objective particle swarm optimization-based search algorithm, mainly to solve the knapsack problem, can be run directly