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
PSO算法的性能很大程度上依赖于参数的选择,如惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2。实际应用中,需根据具体问题进行参数调优。 应用场景 PSO算法广泛应用于函数优化、神经网络训练、路径规划等领域。 总结 本文详细介绍了粒子群优化算法的原理及其在C语言中的实现方法。通过实际代码示例,帮助读者快速掌握PSO算法的应...
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...
其原因解释如下:通过w的表达式可以看出,前期w变化较慢,取值较大,维持了算法的全局搜索能力;后期w变化变化较快,极大地提高了算法的局部搜索能力寻优能力,从而取得了很好的求解效果。 从总体上来看,在大部分的情况下,无论w是5种里面哪种取法,得到的结果都很好地接近实际的最优解,这说明了粒子群算法的搜索寻优能力还...
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...
//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(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)((...
粒子群算法(PSO)程序(C#语言) 超简洁的随机粒子群算法,PSO,程序,C,语言, using System; using System.Linq; using System.Collections.Generic; class MyPSO { 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 static double xmin=-100.0;...
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