🖥️ 基于深度学习的粒子群优化 将深度学习技术应用于PSO算法的改进也是今年的一个创新点。通过使用深度神经网络来预测粒子的性能或引导搜索过程,可以显著提高PSO的搜索效率。例如,可以使用深度学习模型来识别潜在的高性能区域,从而指导粒子向这些区域移动。这种结合深度学习的方法特别适用于高维和复杂的优化问题。这些改...
本文提出的算法是在小波变异粒子群优化算法的基础上,对其进行改进得到的,同时将改进的小波变异粒子群优化算法应用于阵列天线方向图综合中。 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimiz-ation,PSO)是由James Kennedy和Russell Eberhart在1995年提出的一种基于种群搜索的智能优化算法,它源于对鸟群群体性行为的模拟[6]。PSO...
基于改进粒子群算法的阵列天线方向图综合设计 曹卫平;杨昭;张惠敏 【摘要】为了改善粒子群算法的优化性能,解决阵列天线波束赋形关于离散的优化问题处理不佳、容易陷入局部最优的问题,提出了一种新型的粒子群算法.该算法基于基本粒子群算法,引入控制因子和遗传算法的交叉变异机制,并应用于八单元偶极子圆环阵列天线.仿真...
基于改进的粒子群算法的二维阵列天线方向图综合技术 维普资讯 http://www.cqvip.com
完整代码已上传我的资源:【雷达通信】基于matlab粒子群算法优化综合线阵低副瓣方向图【含Matlab源码 1962期】 二、部分源代码 %---主程序——--- clc; clear; eps; c=3e8;%光速 fc=1.3e9;%工作频率(hz) numda=c/fc;%波长wavelength N=16...
1、基于改进粒子群的RFID阅读器智能天线方向图综合算法,包括下列步骤:步骤1:根据RFID阅读器智能天线的目标方向图,建立优化目标函数;步骤2:以优化目标函数最小化作为优化目标,以各阵元激励幅度为寻优参量,采用粒子群优化算法进行寻优。生成初始粒子种群,初始化各粒子的位置和优化速度;步骤3:将各粒子位置代入优化目标函数...
摘要:确定复杂环网方向保护最优配合顺序的核心步骤是求 解最小断点集(minimumbreakpointset,MBPS)。文章提出一 种基于改进的离散粒子群优化算法(discreteparticleswarm optim i zation,DPSO)求解MBPS的新方法。该方法首先以带 约束的策略生成初始粒子,然后在迭代中引入惯性权重因子 ...