首先,让我们来了解一下粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。在优化问题中,粒子群算法通过不断迭代更新每个粒子的位置和速度,以寻找最优解。粒子群算法具有全局寻优能力强、收敛速度快等优点,因此被广泛应用于各种优化问题中。 门...
通过这种方式,模型可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和重要特征,从而提高预测性能。 程序设计 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 cl...
function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount) %function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount) %功能描述:全局版本:基本的粒子群算法的单步更新位置,速度的算法 %[ParSwarm,Opt...
Vgmax = pso_option.k * pso_option.popgmax; Vgmin = -Vgmax ; %% 误差阈值 eps = 10^(-10); %% 种群初始化 for i = 1 : pso_option.sizepop % 随机产生种群和速度 pop(i, 1) = (pso_option.popcmax - pso_option.popcmin) * rand + pso_option.popcmin; pop(i, 2) = (pso_opti...
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....
基于matlab的A星算法和PSO算法实现路径规划动画演示,具有GUI界面,可自主生成障碍物。移动靶路径规划。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 1199、弹幕量 0、点赞数 17、投硬币枚数 7、收藏人数 22、转发人数 6, 视频作者 Matlab学习与应用, 作者简介 源程序在视频评论区
综上,基于智能算法(如PSO、SSA和tGSSA)的微电网优化调度可以帮助实现微电网能源的高效利用、优化的能源分配和负载的合理调度,从而提高微电网的可靠性、经济性和可持续性。 2 运行结果 2.1 PSO运行结果 2.2 tGSSA运行结果 2.3SSA运行结果 clc; clear;
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。
(PSO-BP)结合粒子群的神经网络算法以及matlab实现 原理: PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。 数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组...