然后，定义了一个 PSO 类来实现粒子群算法。在初始化过程中，随机生成了一定数量的粒子，并计算它们的...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法 59:26 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA) 46:06 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) 01:01:12 【全300集】B站最强AI大佬李飞飞,一口把人工智能、深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了,新手小白秒上手!
01 模拟退火算法 03 粒子群算法 02 遗传算法 模拟退火算法 一．模拟退火算法概念○模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其慢慢冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而慢慢冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。○用固体退火...
首先,我们需要初始化所需的参数,包括粒子数量、位置、速度和其他控制参数。 importnumpyasnp# 初始化参数num_particles=30# 粒子数量dimensions=2# 维度max_iterations=100# 最大迭代次数# 初始化粒子位置和速度positions=np.random.rand(num_particles,dimensions)# 随机生成位置velocities=np.random.rand(num_particles...
1.搜索方式和速度:模拟退火算法采用随机跳跃的方式在解空间中搜索,速度相对较慢,容易陷入局部最优解;粒子群算法通过学习全局最优解和个体最优解来引导粒子搜索,速度较快,更容易找到全局最优解。 2.收敛性能:模拟退火算法具有较强的全局搜索能力,能够有效地跳出局部最优解;粒子群算法在一定程度上容易陷入局部最优解...
至于遗传算法和粒子群算法,就更厉害了!它们的厉害之处在于,可以在前面介绍的爬山算法和模拟退火算法的基础上进一步优化。举例来说,遗传算法会调用基础的元启发式算法产生多个解,然后使用交叉算子对当代解进行交叉、融合、筛选并产生新的解,之后将新的解作为初始解丢给元启发式算法做进一步优化。这一整个解的种群就会不...
粒子群算法(Partical Swarm Optimization -PSO)是1995年由Eberhart博士和kennedy 博士共同提出的一种优化算法[1] [2]。它属于群智能算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的品质。但是粒子群算法比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作,它...
通过不断迭代,粒子群算法能够逐渐收敛到全局最优解。 3.2 算法流程 (1)初始化参数:设置粒子数目、速度范围、加速度因子等参数。 (2)生成初始解:随机生成粒子的初始位置和速度。 (3)更新位置和速度:根据当前位置和速度更新下一时刻的位置和速度。 (4)更新个体最优解和全局最优解:根据当前位置更新个体最优解和...
【优化选址】基于matlab模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划【含Matlab源码 11181期】 985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 期刊写作或...
1. 蒙特卡洛方法和粒子群算法、模拟退火算法在求解问题上都具有近似性，但它们的本质区别在于随机性的应用。蒙特卡洛方法是一种数值计算技术，主要依赖随机数（或伪随机数）生成来近似求解问题，属于随机算法范畴。2. 与之相对的是确定性算法，它不会引入随机性，而是通过明确的规则来求解问题。蒙特卡洛方法...