保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化，则对其位置、速度进行变异，而使算法不致过早收敛，只要迭代次数足够，算法保证全局收敛。
上传时间： 2015-03-17
上传用户：问题问题
粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
上传时间： 2013-12-19
上传用户：Amygdala
粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
上传时间： 2016-10-30
上传用户：wl9454
改进PSO-SVM在说话人识别中的应用。通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值 的分析，提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法
上传时间： 2017-09-10
上传用户：libenshu01
在粒子群算法运行中,容易出现局部最优,为此设粒子本身有弹力,在聚集的同时散开,避免早熟现象的出现.
上传时间： 2014-01-11
上传用户：671145514
粒子群优化算法，智能算法的一种，对于求解函数优化、调度问题、全局优化问题等快速收敛到最优解。
上传时间： 2013-12-14
上传用户：ardager
舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明，该算法具有更好的寻优性能，并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：AbuGe
粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛。文中把粒子群算法用于阵列天线的波束赋形,结果表明粒子群算法在对天线形状进行设计方面有很好的发展前景。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：lz4v4
粒子群优化算法的源代码
上传时间： 2015-01-24
上传用户：Divine
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签： evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间： 2015-03-28
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