% 粒子群算法-改进版 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 初始化参数和粒子群 function [gbest_x, gbest_y] = PSO(num_particles, max_iterations, f, lower_bound, upper_bound) % 定义粒子群基本参数 w = 0.7; % 惯性权重 c1 = 1.4; % 学习因子1 c2 = 1.4; % 学习因子2 % 初始化...
问题,将遗传算法中的遗传操作与动态参数的粒子群算法结合起来 ,提出改进的粒子群 优化算法(简写为GW-PSO算法),通过交叉因子更新当前粒子群的空间位置,这个过程产生新的粒子群更加符合目标优化函数,得到了更好的适应度,进而提高了经典的粒子群算法的局部搜索能力;利用变异因子对影响新的粒子种群的产生,提高粒子的多样性...
子群通过迭代更新群体的速度和位置,在搜索空间中搜寻最优值;每次迭代中,粒子跟踪个体极值和全局极值,利用个体极值和全局极值的信息来调整自身的速度,并以此速度飞行,更新粒子位置。 粒子群第k+1次迭代的更新公式为: 1.2 改进粒子群算法 惯性权重处理。由式(2)可看出,惯性权重w对 PSO 算法的优化性能影响很大。研究...
1.传统粒子群算法种群初始化 在传统粒子群算法中,种群位置初始化主要采用随机数的方式,matlab代码如下: %N为种群数量;D为例粒子维度 x=rand(N,D) 1. 2. 上述方式能够为粒子群算法的初始种群提供初始随机位置,但当求解含粒子边界约束的优化问题时,可能导致初始时刻生成的多数粒子种群均不满足边界约束,从而降低算法...
然而,通过高效的并行化设计和代码优化,这一影响可以被大幅度减少。 基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究显示,GAPSO在很多方面相比于传统的遗传算法和粒子群算法都有显著的改进和优势,特别是在全局搜索能力、收敛速度和解的质量方面。然而,选择哪种算法还需要根据具体问题的特性、计算资源的限制和求解质量的要求来...
本文介绍了一种基于改进粒子群算法的微电网优化调度方法,并进行了实验验证。实验结果表明,改进粒子群算法在微电网优化调度问题上具有较好的搜索能力和优化效果。因此,改进粒子群算法可以作为一种有效的微电网优化调度方法,为未来微电网的发展提供支持。 📣 部分代码 ...
【升级版本】基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】(Matlab代码实现) 荔枝科研社 426 0 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法(Matlab代码实现) 荔枝科研社 2431 0 改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用(Matlab实现)【论文复现】 荔枝科研社 ...
主要内容：代码提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解，具体改进的点包括：1）改进了惯性因子；2）在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率...