doubleparticle_fit[P_num]; //记录每个粒子的当前代适应度 doubleSphere(double a[]) { inti; doublesum=0.0; for(i=0;i<dim;i++) { sum+=a[i]*a[i]; } returnsum; } doubleRosenbrock(double a[]) { inti; doublesum=0.0; for(i=0;i<dim-1;i++) { sum+= 100*(a[i+1]-a[i]*...
叶祖辉 C语言实现粒子群算法(PSO)二 上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码。这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w。我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k)) Xid(k+1) = Xid(k) + Vid(k...
4.输出最优解和适应度。 你可以根据需要修改常量和变量的值,以及适应度函数和问题表达式,来适应不同的问题求解。 如果需要使用Matlab语言实现,可以参考C语言代码中的逻辑,进行相应的翻译和调整。总的来说,粒子群算法本质上是一种迭代算法,可以很容易地在不同的编程语言中进行实现和调整。©...
present[]=persent[]+v[](b) v[]是粒子的速度,w是惯性权重,persent[]是当前粒子的位置.pbest[]andgbest[]如前定义rand()是介于（0，1）之间的随机数.c1,c2是学习因子.通常c1=c2=2. 程序的伪代码如下 Foreachparticle ___Initializeparticle END Do ...
国赛倒计时1天!在最后一天,小编给大家整理出来了针对国赛优化问题的大招方法——粒子群算法,该算法尤其对于B题十分有效,文后附了求解通用代码示例以帮助大家掌握求解方法。 01 核心思想 1995年,美国学者Kennedy和Eberhart共同提出了粒子群算法,其基本思想源于对鸟类群体行为进行...
粒子群算法在python中的实现代码为: python import random class Particle: def __init__(self, bounds): self.position = [random.uniform(bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(len(bounds))] self.velocity = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(len(bounds))] ...
粒子速度和位置更新:在这里小编介绍一下粒子速度和位置更新的公式,因为接下来的代码中有用到这两个公式。 其中, 为惯性权重;r1和r2为均分布于[0,1]区间的随机数;k是当前迭代次数; 为个体最优粒子位置; 为全局最优粒子位置;c1和c2为常数;V为粒子速度;X为粒子位置。这里粒子位置X可以随机生成,形式如[1 1 1...
在多目标粒子群算法中,种群由一些粒子组成。每个粒子都有自己的位置和速度。初始化种群的过程可以通过以下代码实现: importrandomdefinitialize_swarm(num_particles,num_dimensions,lower_bound,upper_bound):swarm=[]foriinrange(num_particles):particle=[]forjinrange(num_dimensions):particle.append(random.uniform(...
部分代码: % Parameter initialization I = imread('Aeroplane.tiff'); % I = imread('Cameraman.tiff'); level = 5; %% Threshold = level-1 % N_PAR = level; %number of thresholds (number of levels-1) (dimensiones) dim = N_PAR;
2 仿真代码 clear all;close all;clc;N=100;%群体粒子个数T=20;%最大迭代次数c1=2;%个体最优学习因子c2=2;%全局最优学习因子Vmax=4;%速度最大值Vmin=-4;%速度最小值Wmax=0.9;%惯性权重最大值Wmin=0.4;%惯性权重最小值rrrChann...