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粒子群

  • 基于改進(jìn)粒子群算法的艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

    艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以看作為一個(gè)多目標(biāo)、多約束、多時(shí)段、離散化的非線性規(guī)劃最優(yōu)問(wèn)題。根據(jù)艦船電力系統(tǒng)特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上,運(yùn)用混沌優(yōu)化理論進(jìn)行初始化粒子的初始種群,提升初始解質(zhì)量;同時(shí),引進(jìn)遺傳操作以改進(jìn)粒子群算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)典型的模型仿真表明,該算法具有更好的尋優(yōu)性能,并且有效地提高了故障恢復(fù)的速度與精度。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 電力系統(tǒng) 艦船 網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:AbuGe

  • 基于粒子群模糊C均值聚類(lèi)的快速圖像分割

    模糊C-均值聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督圖像分割技術(shù),但存在著初始隸屬度矩陣隨機(jī)選取的影響,可能收斂到局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)。提出了一種粒子群優(yōu)化與模糊C-均值聚類(lèi)相結(jié)合的圖像分割算法,根據(jù)粒子群優(yōu)化算法強(qiáng)大的全局搜索能力,有效地避免了傳統(tǒng)的FCM對(duì)隨機(jī)初始值的敏感,容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法加快了收斂速度,提高了圖像的分割精度。

    標(biāo)簽: 粒子群 模糊 均值聚類(lèi) 圖像分割

    上傳時(shí)間: 2013-10-25

    上傳用戶:llandlu

  • 基于粒子群算法的陣列天線波束賦形

    粒子群算法是在遺傳算法基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的并行優(yōu)化方法,可用于解決大量非線性、不可微和多峰值的復(fù)雜問(wèn)題。與遺傳算法不同的是,粒子群算法中的粒子有記憶功能,整個(gè)搜索過(guò)程是跟隨當(dāng)前最優(yōu)粒子的過(guò)程,因此在大多數(shù)情況下,所有的粒子可能更快的收斂于最優(yōu)解。而且粒子群算法理論簡(jiǎn)單,參數(shù)少,因此其應(yīng)用更為廣泛。文中把粒子群算法用于陣列天線的波束賦形,結(jié)果表明粒子群算法在對(duì)天線形狀進(jìn)行設(shè)計(jì)方面有很好的發(fā)展前景。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 波束賦形 陣列天線

    上傳時(shí)間: 2013-11-14

    上傳用戶:lz4v4

  • 粒子群優(yōu)化算法的源代碼

    粒子群優(yōu)化算法的源代碼

    標(biāo)簽: 粒子群 優(yōu)化算法 源代碼

    上傳時(shí)間: 2015-01-24

    上傳用戶:Divine

  • 粒子群優(yōu)化算法(c++版)

    粒子群優(yōu)化算法(c++版)

    標(biāo)簽: 粒子群 優(yōu)化算法

    上傳時(shí)間: 2015-02-07

    上傳用戶:hustfanenze

  • 粒子群優(yōu)化算法PSO

    粒子群優(yōu)化算法PSO

    標(biāo)簽: PSO 粒子群 優(yōu)化算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-20

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 標(biāo)準(zhǔn)PSO(粒子群)算法

    標(biāo)準(zhǔn)PSO(粒子群)算法,matlab版

    標(biāo)簽: PSO 標(biāo)準(zhǔn) 粒子群 算法

    上傳時(shí)間: 2015-03-03

    上傳用戶:whenfly

  • 粒子群算法程序集,應(yīng)用于粒子優(yōu)化處理!最新的算法.

    粒子群算法程序集,應(yīng)用于粒子優(yōu)化處理!最新的算法.

    標(biāo)簽: 粒子群算法 程序 應(yīng)用于 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:dragonhaixm

  • 粒子群算法的vb源程序

    粒子群算法的vb源程序,可以自定義算法參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)6個(gè)非約束性測(cè)試函數(shù)極小值的全局優(yōu)化,動(dòng)態(tài)顯示粒子的移動(dòng)。低維下,優(yōu)化效果很好。直接解壓,無(wú)須密碼。請(qǐng)多指正。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 源程序

    上傳時(shí)間: 2015-03-17

    上傳用戶:talenthn

  • 粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)(evolutionary computation).源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類(lèi)似

    粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)(evolutionary computation).源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類(lèi)似,是一種基于疊代的優(yōu)化工具。系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解,通過(guò)疊代搜尋最優(yōu)值。但是并沒(méi)有遺傳算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索。詳細(xì)的步驟以后的章節(jié)介紹 同遺傳算法比較,PSO的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)并且沒(méi)有許多參數(shù)需要調(diào)整。目前已廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,模糊系統(tǒng)控制以及其他遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域

    標(biāo)簽: evolutionary computation PSO 粒子群

    上傳時(shí)間: 2015-03-28

    上傳用戶:源弋弋

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