self.D = D # 粒子维度 self.N = N # 粒子群规模,初始化种群个数 self.M = M # 最大迭代次数 self.p_range = [p_low, p_up] # 粒子位置的约束范围 self.v_range = [v_low, v_high] # 粒子速度的约束范围 self.x = np.zeros((self.N, self.D)) # 所有粒子的位置 self.v = np.ze...
xij(t+1)=xij(t)+vij(t+1)(7)其中,j表示为粒子的第j维,j=1,2,...,n;i表示为第i个粒子;t是迭代次数;r1和r2为[01]的随机数;c1和c2为加速因子,c1调节粒子向自身最好位置方向移动的步长,c2调节粒子向全局最好位置方向移动的步长,这两个参数对粒子群算法收敛起的作用不是很大,但是适当调整这两个参...
将解集里的每个解与解集群体最优解的差值 视为 全局最优因素 全局搜索:群体算法,全局搜索能力强,解集里的每个解的更新增量受到局部最优因素与全局最优因素的影响,解更新之后有几率变动到解空间的任意地方 局部搜索:融入局部最优因素与全局最优因素的解的更新过程,可以认为是在解的邻域内搜索 个人看法:全局搜索能力...
使用模版 粒子群A*算法流程图免费 使用模版 排序算法流程图免费 使用模版 算法与程序框图免费 使用模版 算法与程序框图免费 使用模版 算法流程图会员免费 使用模版 算法流程图会员免费 使用模版 算法流程图免费 推荐分类 流程图组织架构图模型图思维导图图表图形分析画布示意图UML图路线图时间轴E-R图鱼骨图关系图概念...
粒子群算法经典框图 框图 粒子群算法基本流程 流程图 数模 作者其他创作 大纲/内容 满足最大迭代数? 是 初始化种群规模、粒子的位置、粒子速度等参数 进行选择、交叉和变异运算,得到新的粒子种群 根据粒子的适应度值计算粒子的个体极值和全局极值 对粒子种群进行编码,计算每个粒子的适应度值 更新每个粒子的位置...
粒子群算法流程图 初始化粒子和粒子速度粒子适应度检测粒子速度更新粒子位置更新否Present优于Pbest是Pbest=PresentPresent=Gbest是Gbest=Present算法收敛准则满足是输出Gbest否否
多目标粒子群算法流程图 多目标粒子群算法流程图 作者其他创作 大纲/内容 计算各个粒子的适应度 是 使用轮盘赌方法选择外部粒子作为全局最优位置gbest 若粒子i支配自身最好位置,则i为个体最优pbest 否 利用支配关系选取个体最优位置,即更新pbest 是否满足终止条件 根据目标函数值初始网格划分,确定粒子位置 计算粒子...
粒子群算法 作者其他创作 大纲/内容 更新全局极值gBest 是 根据公式(1.1)和(1.2)更新粒子的速度和位置 结束 开始 评估每个粒子的适应值 否 更新每个粒子的个体极值pBest 已达到最大迭代次数? 随机生成初始粒子群 评估每个粒子得到全局极值gBest
粒子群算法流程图在粒子群算法中,每个优化问题的解都是搜索空间的一只鸟,称为“粒子”。所有粒LPO4812-103KLC子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定它们搜索的方向和距离,所有粒子通过追随当前的最优粒子在解空间中进行搜索。最优粒子包含两个部分:个体最优粒子和全局最优粒子。个体最优...
粒子群算法流程图 在粒子群算法中,每个优化问题的解都是搜索空间的一只鸟,称为“粒子”。所有粒LPO4812-103KLC子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定它们搜索的方向和距离,所有粒子通过追随当前的最优粒子在解空间中进行搜索。最优粒子包含两个部分:个体最优粒子和全局最优粒子。个体最...