下面是一个使用PSO算法优化Ackley函数的Python实例: Ackley函数的数学表达式如下: 在二维空间中的定义: f(x, y) = -20 \exp\left(-0.2 \sqrt{0.5 (x^2 + y^2)}\right) - \exp\left(0.5 (\cos(2 \pi x) + \cos(2 \pi y))\right) + e + 20 \\ 在多维空间中的定义: f(\mathbf{x})...
二、6种算法求解23个函数 (1)23个函数简介 参考文献: [1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102. (2)部分python代码 from FunInfo import Get_Functions_details from WOA import WOA from GWO import GWO...
1#基本粒子群算法2#vi+1 = w*vi+c1*r1*(pi-xi)+c2*r2*(pg-xi) 速度更新公式3#xi+1 = xi + a*vi+1 位置更新公式(一般a=1)4#w = wmax -(wmax-wmin)*iter/Iter 权重更新公式5#iter当前迭代次数 Iter最大迭代次数 c1、c2学习因子 r1、r2随机数 pi粒子当前最优位置 pg粒子群全局最优6#初...
以鸟群觅食为例,与粒子群优化算法作对比,如上。 在粒子群优化算法中,鸟群中的每个小鸟被称为“粒子”,且同小鸟一样,具有速度和位置。 通过随机产生一定数量的粒子(具体定多少数量后面会讲)作为问题搜索空间的有效解,然后进行迭代搜索,通过该问题对应的适应度函数确定粒子的适应值,得到优化结果。 那具体怎么迭代搜...
python pso算法 自适应权重 使用Python实现自适应权重的粒子群优化(PSO)算法 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,受到鸟群觅食行为的启发。在许多应用中,PSO算法的性能受到参数设置的影响,其中粒子的权重是决定算法收敛速度和全局搜索能力的关键因素。本文将指导你如何使用Python...
粒子群优化（PSO）算法在Python中的实现相对简单，以下是一个基本的PSO算法的Python样例代码。这个例子演示了如何使用Python实现一个简单的PSO算法来寻找一个一维函数的最优解。```python import numpy as np import random # 定义目标函数，这里以一个简单的二次函数为例 def objective_function(x):return x2 # ...
5、麻雀搜索算法SSA 二、5种算法求解23个函数 (1)23个函数简介 参考文献: [1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102. (2)部分python代码 (3)部分结果 ...
粒子群算法(PSO)的Python实现(求解多元函数的极值) 文末可以留言了 PSO算法算是寻优算法中比较简单的一种,其大概思想是: 现在我们计算: 的最大值,每一个变量的取值范围都是(1,25)。 求解步骤: 随机初始100个粒子,每个粒子都用位置向量 和速度向量 来表示, 和 都是五维向量,其中: , 。
pso算法python代码详解 粒子群优化算法在解决多维空间搜索问题上表现不错,这里以寻找函数最小值为例拆解Python实现逻辑。代码分为五个核心模块:参数初始化、粒子类定义、种群初始化、迭代优化、结果输出,我们直接进入代码层。 参数设置部分需要关注搜索空间维度、粒子数量、迭代次数这三个基础参数。比如定义dim=2表示优化...
PSO算法解决背包问题 python 粒子群算法PSO是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法,用于解决各种优化问题。 抽象问题实例化: 假设一群 鸟在觅食,只有一个地方有 食物,所有鸟儿都看不见食物(不知道食物的具体位置,知道了就不无需觅食了), 但是能闻见食物的气味,知道食物的 远近(即知道食物和自己的距离)。