一、背景知识(1)起源1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒…
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的,现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。 1.1.1 思想来源...
function pso_optimization % 参数设置 CostFunction = @(x) Sphere(x); % 目标函数 nVar = 5; % 决策变量的数量 VarSize = [1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小 VarMin = -10; % 决策变量的下边界 VarMax = 10; % 决策变量的上边界 % PSO 参数 MaxIt = 200; % 最大迭代次数 nPop = 50; % 种...
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种模拟自然界群体行为的进化算法,通过模拟鸟群、鱼群等集体行为,实现在搜索空间中找到最优解的目标。本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域,并探讨其在进化算法中的重要性和优势。 引言: 进化算法是一类模拟生物进化过程的优化算法,其基本思...
在PSO中,每个粒子有自身的位置(一个潜在解)和速度,并可随机初始化。寻优过程中,粒子适应值取决于目标函数,每个粒子携带以下信息:(1)当前位置;(2)当前速度;(3)目前为止粒子本身所发现的最优位置(自身经验),称为个体极值 ;(4)目前为止整个种群发现的最优位置(群体经验),称为全局极值 。这样一来,粒子通过两...
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是在1995年，受到鸟群觅食行为的启发而建立的简化算法模型，经过多年改进形成。PSO算法具有快速收敛、参数少、易于实现等优点，特别是对高维度优化问题，其收敛速度通常比遗传算法更快，但存在易陷入局部最优解的问题，这取决于初始值的设定。PSO算法的基本...
算法的关键参数如粒子数量（通常在20到1000之间）、自变量维度（即问题的维数）、迭代次数（常见设置为50到100次）以及惯性权重等，它们共同影响着算法的搜索策略。惯性权重是Yuhui Shi和Russell Eberhart对基本PSO的重要贡献，它用于调节全局搜索与局部优化的平衡。较大的惯性权重鼓励探索新区域，可能牺牲局部...
介绍:电力系统PMU优化配置,为了使电力系统达到完全可观,以PMU配置数量最少为目标函数,运用粒子群算法进行优化处理,在IEEE30 39 57 118系统进行仿真验证。 这段代码是一个使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来解决IEEE 39节点电力系统中的PMU位置优化问题的程序。下面我将详细解释每个部分的功能和涉及...
另外体会是,对于不太复杂的问题,约束条件不多,变量不多,或者变量多的无约束优化问题,PSO算法还是不错。 但是当约束条件苛刻,变量多的时候,就很容易陷入局部最优。对于一些实际工程应用问题,往往是复杂的,想着依靠一个算法解决所有问题是不现实的。 程序界面( Program Interface) ...
10 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是目前B站讲的最透彻的MATLAB教程全套完整版,包含所有干货内容。通俗易懂,强烈建议收藏!的第10集视频,该合集共计13集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。