% 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...
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,提高粒子的多样性和全局搜索能力。在进行交叉因子操作时,将每一代的粒子的交叉概率设置为𝑝𝑐,...
Step1:首先你要“学”会一个入门级的智能优化算法——粒子群算法 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动...
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...
改进后的LEACH协议的工作过程如下:首先,网络中的所有节点根据其能量水平进行排序。然后,使用粒子群算法来选择成为簇头节点的节点。粒子群算法通过迭代搜索过程,根据节点的能量和距离等因素,选择最佳的簇头节点。选定簇头节点后,其他节点将根据其与簇头节点的距离,选择最近的簇头节点作为其父节点。
主要做的是一个考虑需求响应的机组组合问题,首先构建了机组组合问题的基本模型,在此基础上,进一步考虑负荷侧管理,也就是需求响应,在调控过程中通过补偿引导负荷侧积极进行需求响应,在模型的求解上,采用了一种基于改进二进制粒子群算法的求解方法,相较于传统的粒子群算法,更加创新,而且求解的效果更好,代码出图效果非常...
【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 ...
⛄ 部分代码 % 改进的快速粒子群优化算法 (APSO): function apso % 参数设置 global lamda1 lamda2 m ua_max eta_T r G f alpha Cd A rou K Ttq_max Fz fai ge_ne_pe du lamda1 = 0.2; % 动力性发挥程度加权因子; lamda2 = 0.8; % 经济性加权因子; ...