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liziqun
- particle swarm 粒子群的标准程序 该程序用于计算Goldstein-Price函数 的函数最小值 //微粒历史最优位置修改程序 //适应值函数计算程序 -particle swarm particle swarm standard procedure, the program used to calculate the Goldstein-Price function, a function of the minimum// particle history, th
Parameterselectionofsupportvectormachine
- 支持向量机参数选择的相关外文文献，主要包括遗传算法、微粒子群算法、混沌优化算法等。-Support vector machine parameters related to foreign literature, including genetic algorithms, Particle swarm optimization, Chaos optimization algorithm.
chinesepapersonParameterselectionofsupportvectorma
- 支持向量机参数选择的相关中文文献，主要包括遗传算法、微粒子群算法、混沌优化算法等。-Chinese literature about Support vector machine parameters, including genetic algorithms, Particle swarm optimization, Chaos optimization algorithm.
pso
- 群微粒算法，本算法用群微粒算法求解目标函数的最大值-Group particle algorithm, the algorithm groups particles with the maximum objective function algorithm
weiliziqunsuanfa
- 微粒子群进化算法，是一种很好的进化算法，本代码可测试通过-Particles group evolutionary algorithm, is a good evolutionary algorithm, the code can be tested
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- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
pbbo
- 微粒子群优化算法和生物地理学优化算法，还有测试函数。-AlphaParticle Swarm Optimization algorithm optimization algorithms, as well as test function and biogeography.
SAPSO
- 用matlab编写了自适应权重粒子群算法，惯性权重随着微粒的目标函数值而自动改变，使得该微粒向较好的搜索区域靠拢-Prepared using matlab The adaptive weight PSO, inertia weight change automatically with the objective function value of the particles, so that the particles move closer to better search area
SECPSO
- 二阶粒子群，比pso更加精确更加灵敏地优化函数。在标准pso算法中，微粒的飞行速度仅仅是微粒当前位置的函数，而二阶粒子群算法中微粒飞行速度的变化与微粒位置的变化有关-Second swarm, more sensitive and more accurate than pso optimize function. Pso algorithm in the standard, the particle particle flight speed is only a function of the
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- 粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 PSO模拟社会采用了以下三条简单规则对粒子个体进行操作：①飞离最近的个体，以避免碰撞。②飞向目标。③飞向群体的中心。这是
Optimization-algorithm-of-PSO
- 粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 -Particle swarm optimization (PSO) is a kind of stochastic opti
ysw13_6
- 运用微粒子群求解有约束条件的线性优化问题。-The use of fine particles Swarm have constraints linear optimization problems.
manwandiaodu-PSO
- 群微粒算法：本算法用群微粒算法求目标函数的最大值 //本算法使用步骤 // （1）派生自己的群微粒类，类中必须定义double GetFit(PARTICLE&)方法，用来计算每个微粒的适合度 // （2）生成派生类实例，并在构造函数中指明微粒坐标维数和群体个数 // （2）设置微粒坐标上界数组和下界数组，并用SetXup与SetXdown设置微粒坐标上下界 // （3）用SetVmax方法设置微粒最大速度 // （4）设置可选参数：C1，C2，W和通讯函数 // （
微粒群工具箱pso
- pso算法工具箱，使用pso算法处理问题的各种源码，推荐下载(PSO algorithm toolbox, the use of PSO algorithm to deal with the problem of various source code, recommended download)
75686478
- 微粒群寻优算法源程序,可根据需要自行修改()
assumhanqualafied
- 微粒群算法C++语言实现,随机PSO算法比标准pso搜索更快()
MQYNIQZ01
- 微粒群算法C++语言实现,随机PSO算法比标准pso搜索更快()