遗传算法（GA）作为一种经典的进化算法，自 Holland 提出以来，在国际上已形成了一个活跃的研究领域。经过众多学者的深入研究，提出了诸多改进算法，旨在提升算法的收敛速度与精确度。该算法通过选择、交叉和变异操作，在问题空间中搜索最优解。基本概念和流程 在经典遗传算法中，首先对参数进行编码，生成一定数量的个体
遗传算法的优点在于全局搜索能力强、可并行化、对问题没有先验知识要求等。但是，由于遗传算法采用随机搜索策略，因此其搜索过程不可控，收敛速度较慢，易陷入局部最优解。二、粒子群算法 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟类的群体行为。粒子群算法通过模拟粒子在解空间中的运动，寻找到问题的最...
本篇继续进行一阶RC等效电路模型的参数辨识的介绍,此次会使用两种智能算法-遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)。 一、算法简介 关于两种算法的具体解释,小电在此不做过多解释,感兴趣的同学可以查看下方链接 GA:jianshu.com/p/ae5157c26 PSO: zhihu.com/question/2310 PSO和GA的相同点: (1)都属于仿生算法。PSO...
遗传粒子群算法是一种基于群体智能的进化计算方法,通过个体间的交流和自身的学习来实现全局最优解的搜索。粒子群算法在每次迭代中更新粒子的速度和位置,从而实现全局最优解的搜索。 算法的运行步骤如下: (1)初始化粒子群,每个粒子有一组参数坐标及一组随机速度 (2)计算粒子的适应值,每个粒子各自计算自己的适应值,...
权重因子:惯性因子w:w=1是基本粒子群算法;w=0表示失去对粒子本身的速度的记忆。 学习因子c1:c1=0——无私型粒子群算法。缺点:迅速丧失群体多样性,易陷入局部最优而无法跳出。 学习因子c2:c2=0——自我认知型粒子群算法。缺点:完全没有信息的社会共享,导致算法的收敛速度很慢。
%% 基于遗传算法和粒子群算法的潮流计算比较(Matlab代码实现) clc; clear; close all; %% 随机数种子 rng('default') rng(1) %% addpath(genpath('matpower7.0')) %% data.mpc=case9; data.numBranch=length(data.mpc.branch(:,1)); data.distance=xlsread('线型.xlsx',2); data.Line=xlsread('线型...
遗传算法（GA）是模拟生物进化过程地一种优化技术。它通过选择、交叉、变异等方式进化出最优解。这个过程就像是自然界中的物种进化一样，优胜劣汰，最强者生存。而粒子群算法（PSO）则是模拟鸟群觅食行为的优化方法简单来说它是通过一群鸟在搜索空间中飞行最终找到最优解。虽然方法各有不同。但它们的核心目标其实是...
2粒子群寻优 2.1算法介绍 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的。 粒子群寻优算法作以下假设: 每个寻优的问题解都被想像成一只鸟,称为"粒子"。所有粒子都在一个D维空间进行搜索。
下面将从原理、优势与劣势、应用领域等方面对遗传算法和粒子群优化算法进行比较分析。 一、原理比较 1.遗传算法 遗传算法基于达尔文的进化论,通过模拟自然选择、交叉、变异等操作来搜索问题的最优解。其中,个体表示问题的候选解,适应度函数用于评估个体的优劣程度,选择操作根据个体适应度选择优秀的个体参与繁殖,交叉操作...