一、粒子群算法的基本原理 二、算法流程 1.流程图如 2.初始化部分 3.迭代寻优部分 三、matlab代码实现 首先是代码主体:pso.m 其次是适应度函数:Griewan.m 最后是判断变量是否有效:panduan.m 总结 前言 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群...
1. 代码实现 实现代码前需要先完成上一篇优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 粒子群算法的每个粒子有两个独特的属性,速度和历史最优位置,在继承后需要单独添加。 如果不了解粒子群算法可以先看看优化算法笔记(三)粒子群算法(1) 粒子群算法个体 文件名:..\optimization algorithm\algorithm_particle_swarm...
上面的测试函数的最优解大多在0处,为了不让向0收敛的算法有较好的结果,我们可以修改最优解,如F1,我将最优解放在了x=90处。 ..\optimization algorithm\frame\func_plot.m % This function draws the benchmark functions function func_plot(func_name) [lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name)...
Matlab实现鼠群优化算法优化回声状态网络模型 (ROS-ESN)(附源码) 56 0 00:39 App Matlab实现粒子群优化算法优化随机森林算法模型 (PSO-RF)(附源码) 14 0 00:53 App Matlab实现海鸥优化算法优化回声状态网络模型 (SOA-ESN)(附源码) 44 0 00:28 App Matlab实现蚁狮优化算法求解路径规划问题(Matalb源码) 80...
1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能,个人理解,不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法,假设问题的解空间很小,比如一个函数 y = x^2 ,解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值,我们完全可以使用枚举法,比如在这里,在解空间[-1,1]上,取1000等分,也就是步长为0....
粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用 粒子群优化算法(PSO) PSO(粒子群算法)在处理连续问题上有着较强的能力,因此很适合用来做参数优化,而PID控制器由三个参数组成,它们分别是:Kp 、Ki 、Kd 。 我们可以把PID控制器当做一个“黑箱”,输入为这三个参数,输出为响应曲线,我们要做的就是优化这个响应曲线。而...
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测,PSO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数...
算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1、粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。
本文提出的PSO-GRU-Attention多特征分类预测模型,将粒子群算法应用于优化模型的参数,包括GRU模型和注意力机制中的参数,从而提高了模型的性能和泛化能力。同时,模型能够有效地处理多特征数据,提高了模型对复杂数据的处理能力。 实验结果表明,与传统的分类预测模型相比,本文提出的PSO-GRU-Attention模型在多个数据集上取得了...