plot(yy) title('PSO:PSO算法(快于GA算法)+ω参数实现找到最优个体适应度—Jason niu','fontsize',12); xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
MAT之PSO:利用PSO+ω参数实现对一元函数y = sin(10*pi*x) ./ x进行求解优化,找到最优个体适应度 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 x=1:0.01:2;y=sin(10*pi*x)./x;figure plot(x,y)title('绘制目标函数曲线图—Jason niu');hold on c1=1.49445;c2=1.49445;maxgen=50;sizepop=10;Vmax=0...
传统优化算法(比如:遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、 差分进化算法等)在求解小规模低维优化问题时具有很强的 寻优能力,但对于高维大空间的优化问题,随着维数的增加, 解空间急剧膨胀,问题求解难度大幅增加。‘如果优化问题是 多模问题,存在多个局部最优点 ,问题会更为复杂。这时如果 ...
利用组合核函数建立VSV系统回归预测模型
函数优化仿真结果表明，改进后的ＰＳＯ算法不易陷入局部极值，在收敛精度和收敛率方面有明显提高，尤其是对高维的连续多模态函数，效果更好。２基本粒子群算法原理 ［５］设粒子的群体规模为Ｎ，粒子当前的位置表示为Ｘｉｋ ＝（ｘ１ｋ ，…，ｘｎｋ ，…，ｘＮｋ ），ｘｎｋ ∈［ｌｎ，ｕｎ］，１≤ｎ≤Ｎ，...
总共1个方程,维度为2维。方程共有5个参数。 最终拟合效果如下: 两个例子的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 clear clc close all%%演示1%1导入数据(这里用的是人工生成的数据)%三维直线拟合,函数表示%1.0*x+1.9*y+3.0*z=1;%1.2*x-0.4*y-1.7*z=1;x=0:0.04:1...
基于算法的土地利用空间优化多是模拟自然界中的寻优过程,如遗传算法、蚁群算法等,继而引入到土地利用空间优化中来。算法优化的开始阶段多是输入基期年土地利用现状图,通过栅格转换规则以及变异函数形成新解,即包括各地类栅格数量和空间位置的栅格图层,再依据判断函数决定是否接受解,如此循环迭代,最终完成区域土地利用的空间...
简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值,入门级程序,简单明了,适合单步调试,理解算法的运行机制点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:11 积分 电信网络下载 福建农林大学[python实验四、函数和模板] 2025-02-10 15:28:22 积分:1 自然语言处理实体抽取算法基于pytorch框架bert+bilstm+crf 2025...
摘要:针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO )的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA )方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO 对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和...
粒子群优化算法(PSO) 粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用 给出一个样例如下: 代码语言:javascript 代码 %%clc close all clearFIS=newfis('FIS','sugeno');%%%定义输入E:FIS=addvar(FIS,'input','E',[-1010]);FIS=addmf(FIS,'input',1,'Negative','gaussmf',[7-10]);FIS=addmf(FIS,'input'...