一:粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解,通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。同时,PSO算法的缺点也是显而易见的:经典的粒子群算法随着粒子种群的进化,其多样性不断减小,导致了过早的快速收敛到局部最优。以下主要通过两个方面增...
粒子群优化算法对于鸟群的模拟是按照如下的模式进行的:假设一群鸟在空中搜索食物,所有鸟知道自己当前距离食物有多远(这里的远近会用一个值来衡量,适应度值),那么每只鸟最简单的搜索策略就是寻找距离目前距离食物最近的鸟的周围空间。因此,在粒子群算法中,每个粒子都相当于一只鸟,每个粒子有一个适应度值,还有一个速...
本项目实现了一种改进的遗传算法与粒子群优化算法(GA-APTO)结合的双层BP神经网络,用于多输入单输出回归预测。该模型旨在通过优化神经网络的权重和偏置,提高回归模型的预测性能。 项目特点 两层BP神经网络:模型结构简单,便于理解,适合回归任务。 GA-APTO混合优化策略:通过结合遗传算法和粒子群优化,增强了模型的全局搜索...