1/*2* 使用C语言实现粒子群算法(PSO)3* 参考自《MATLAB智能算法30个案例分析》4* update: 16/12/35* 本例的寻优非线性函数为6* f(x,y) = sin(sqrt(x^2+y^2))/(sqrt(x^2+y^2)) + exp((cos(2*PI*x)+cos(2*PI*y))/2) - 2.712897* 该函数有很多局部极大值点,而极限位置为(0,0),...
一、粒子群算法介绍 粒子群算法是一种进化算法,其思想来源是模仿自然界中的鸟类觅食。 假设有50只鸟随机出现在一个位置,并且他们有随机的初始速度,假设单位时间内初始速度不变,单位时间后,他们会到达一个新的位置,并且会判断自己这个位置的好坏程度(可以理解成离食物的远近),其他的鸟儿下一次选择速度的时候会学习在...
当粒子群优化算法迭代到预定的次数或满足一定的收敛条件时,我们就得到了一组优化后的神经网络参数。这些参数可以用于构建最终的神经网络模型,并在测试数据集上进行评估。通过粒子群优化算法的优化,神经网络有望在准确性、泛化能力等方面得到显著提升。 然而,利用 C 语言实现粒子群优化算法用于神经网络训练并非毫无挑战。C...
//粒子群PSO算法 #include<stdio.h> #include<math.h> #include #include<stdlib.h> #definePI 3.141592653589/* */ #defineP_num200 //粒子数目 #define dim 50 #define low -100 //搜索域范围 #define high 100 #defineiter_num1000 #defineV_max20 //速度范围 #define c1 2 #define c2 2 #defin...
粒子群算法的C语言实现 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"time.h" #include"math.h" const int NUM=40;//粒子数 const int DIM=30;//维数 const double c1=1.8;//参数 const double c2=1.8;//参数 double xmin=-100.0;//位置下限 double xmax=100.0;//位置上限 double gbestx[DIM]...
标准PSO算法的C语言实现。测试函数为y=x*sin(10*PI*x)+2,x取值范围[-1,2],求最大值。View Code 1 /* 2 用粒子群算法求函数最值测试 3 测试函数为 y=x*sin(10*pi*x)+2 4 x取值范围[-1, 2] 5 */ 6 #include <st
double g[num]; //粒子适应度 doublepbest[num]; //粒子个体最好值 doublepbest_x[num]; //粒子个体最好位值 doublegbest; //粒子群体最好值 doublegbest_x; //粒子群体最好位置 Vmax=(x_up-x_down)/8; //--初始化粒子群:位置、速度、个体最优值 for(inti=0;i<num;i++) { pbest[i]...
粒子群算法(C语言版本) 粒子群算法 // PSO.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"time.h" #include"math.h" #define rdint(i) (rand()%(int)(i))/*随机数的定义*/ #define rdft() (double)((...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的优化算法,它源于对鸟群捕食行为的研究。在PSO中,每个解被看作是一个“粒子”,所有粒子都在搜索空间内飞行,并根据它们自身的经验以及群体的经验来调整它们的飞行方向和速度。通过这种方式,粒子群可以逐步接近最优解。 PSO算法的基本步骤如下: 1...
粒子群优化算法简介 &emm oniziranjiesp; 粒子群优化算法是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。PSO(粒子群优化算法)模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。它是1995年由美国学者Eberhat和Kennedy提出的,现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。 核心 速度与位置更新公式 速度与...