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]*...
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+1) 标...
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。©...
最简单有效的策略:寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜索。 PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。 用一种粒子来模拟上述的鸟类个体,每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜索个体,粒子的当前位置即为对应优化问题的一个候选解,粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程.粒子的飞行速度可根据粒子历史...
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(...
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 ...
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;
在上面的代码中,首先定义了一个`Particle`类来表示粒子。粒子在初始化时,随机生成位置和速度,并将当前位置作为最优位置。接着,`update_velocity`方法根据惯性权重、认知权重和社会权重来更新粒子的速度。`update_position`方法根据当前速度来更新粒子的位置,并确保位置在解空间范围内。最后,`update_best_position`方法...
基于粒子群改进BP神经网络matlab完整代码 matlab粒子群优化算法函数,1.算法概述PSO是粒子群优化算法(——ParticleSwarmOptimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这
二、部分源代码 function[info,fv] = PSO2(N,c1,c2,w,M,knownEV_info,k,n,timeInterval,load_grid) % info EVs with the start times which give the smallest fitness value % fv the smallest fitness value% c1,c2 learning factor % w inertia weight ...