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...
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...
*lb; % 实例化粒子群类 base = PSO_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list); % 告诉算法求不是求最大值 base.is_cal_max = false; % 确定适应度函数 base.fitfunction = fobj; % 运行base.run(); %% 绘制图像 figure('Position',[500 500 660 290]) % Draw search space ...
MATLAB完整源码和数据(excel数据可替换),1.多种变量输入,单个变量输出;2.MatlabR2018b及以上版本一键运行;3.具有良好的编程习惯,程序均包含简要注释。4.完整源码获取:https://mbd.pub/o/bread/ZpmXkp1u, 视频播放量 113、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测。 %% %% 粒子群算法优化TCN-BiGRU-Attention,实现多变量输入单步预测 clc; clear close all X = xlsread('data.xlsx'); ...
MATLAB实现PSO-DNN粒子群算法优化深度神经网络的数据多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSE、MAE、R2、MAPE。
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...
10.1 粒子群算法的MATLAB实现(2) **10.1.3 **经典应用 粒子群算法经常与其他算法混合使用。混合策略就是将其他进化算法、传统优化算法或其他技术应用到PSO中,用于提高粒子多样性、增强粒子的全局探索能力,或者提高局部开发能力、增强收敛速度与精度。 常用的粒子群混合方法基于免疫的粒子群算法。该算法是在免疫算法的...
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