该算法通过模拟粒子在搜索空间中的移动和信息共享来寻找最优解。每个粒子代表一个潜在的解决方案,并根据自身的经验和群体的协作进行位置更新。通过不断迭代,粒子群逐渐收敛于全局最优解或接近最优解的解空间。粒子群算法在路径优化问题中可以帮助找到最短路径、最优路线或者最优调度方案。 特征 该代码已在 Python 3.8...
粒子群算法是一种并行算法。 粒子群算法使用在解空间中不断移动的粒子作为寻优的群体,每个粒子具有位置和速度两个属性(位置和速度的维数和解空间的维数相同),粒子的位置代表了某个可行解,速度代表了与下一个寻找到的可行解的差值。 每个粒子根据自己已经寻找过的最优解和群体当前寻找到的最优解来调整自己的...
惯性权重:当Vmax很小时,使用接近于1的惯性权重;当Vmax不是很小时,使用权重w=0.6-0.75较好.如果没有Vmax的信息,使用0.8作为权重也是一种很好的选择.惯性权重w很小时偏重于发挥粒子群算法的局部搜索能力;惯性权重很大时将会偏重于发挥粒子群算法的全局搜索能力,速度和位置更新幅度大,偏离原先寻优轨道的程度越大。 终止...
1.徐等的文章设计了一种改进的粒子群算法,此篇使用的是普通的粒子群算法。 2.徐等的文章是虽然是对三维进行建模,但是对二维的仿真,而此篇是直接做三维仿真。 3.徐等的文章利用matlab实现在基准函数进行了模型测试,此篇用python实现简单的路径规划仿真。 此篇涉及的知识点有: 1.粒子群算法:如何直观形象地理解粒...