粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法,通过模拟个体粒子在解空间中的搜索和迭代更新,来寻找最优解。粒子群算法具有收敛速度快、易于实现等优点。 在实际应用中,粒子群算法被广泛应用于优化问题的求解。例如,在无线传感器网络中,粒子群算法可以用于优化传感器节点位置,实现网络覆盖最优化;在机器学习中,也可以应...
所以我这里只列举出进化计算方法（模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化算法等）的主要适用场...
1-遗传算法(GeneticAlgorithm, GA)-P1 01:09:02 人工智能入门路线图P2 12:02 2-粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法 59:26 3-蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA) 46:06 4-模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) 01:01:12 我...
算法程序运行环境为MATLAB R2021B，采用蜜蜂优化算法对CNN进行优化，即采用蜜蜂优化算法拟合CNN的权重和偏...
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)) 1:08:55 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) 1:01:12 通俗易懂讲算法-多目标优化-NSGA-II(附代码讲解) 8.4万播放 (新版!最清晰!去噪不炸耳!)自动控制原理 西北...
遗传算法 3 粒子群算法 1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。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E...
遗传算法 3 粒子群算法 1 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。用固体退火模拟组合优化问题，将内能...
1.4.3 启发式算法的本质 试探法的本质是并行、随机、有一定方向的搜索方法。为了便于理解,以遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法对试探法的本质进行进一步解释。 并行性的体现:遗传算法中每代种群具备一定数量;模拟退火算法中内循环的体现(要求降温过程足够缓慢);粒子群算法中粒子的数量。
1-遗传算法(Genetic Algorithm, GA】】 1:08:55 2-粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法-480P 清晰-AVC 59:26 3-蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)-480P 清晰-AVC 46:06 4-模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)-480P 清晰-AVC 1:01:12 超强动画,一步一步深入浅出解释Transformer原理!清...
可以分为基于单个解（Single solution based）的元启发式算法，例如： 模拟退火算法 （Simulated Annealing...