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PSO
- Global Optimization Toolbox provides methods that search for global solutions to problems that contain multiple maxima or minima. It includes global search, multistart, pattern search, genetic algorithm, and simulated annealing solvers. You can u
pso-reservoir
- 用粒子群算法求解单一水库优化调度，只需要修改相应的约束条件就可以进行优化计算了-With a single particle swarm algorithm is optimizing reservoir operation, only need to modify the corresponding constraint conditions can were optimized
constrain-opt
- 针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜 索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。 该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算 法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多 样性和粒子搜索的遍历性, 从而有效提高了PSO算法的收
Adaptiveconstrainedparticleswarm
- 针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进的粒子群优化算 法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了 双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数, 相应地提出了调整各 权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略, 拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用 范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明,
PSO
- 粒子群优化算法的寻优算法，以求解约束条件下的极大值-Particle swarm optimization algorithm and optimization algorithm, to solve the constraint conditions of maximum
33
- 混合智能算法：采用人工神经网络对不确定性函数与及约束进行拟合，并采用pso算法求解考虑多个风电节点的IEEE33节点系统随机规划模型。-Hybrid intelligent algorithm: the use of artificial neural network to fit the function of the uncertainty and constraint, and using pso algorithm considering IEEE33 node system stoch
pso-eld
- 基于模糊自适应pso的电力系统负荷调度算法，采用的测试案例是标准1ee6g系统，约束条件包括机组出力上限限制、网络损耗和功率平衡。-Based on fuzzy adaptive pso scheduling algorithm of power system load, the test case is a standard 1 ee6g system, constraint conditions including limit the output of generating unit, t
Another-Particle-Swarm-Toolbox
- 粒子群优化工具箱，采用Matlab编写的PSO程序工具箱-Development Notes for psopt toolbox Future plans (in no particular order): * Performance improvement: Automatically check for existence of constraints, skip boundary-checking if unconstrained. * Performance impro
PSOBP502
- Parsopoulos等采用罚函数法，利用非固定多段映射函数对约束优化问题进行转化，再利用PSO算法求解转化后问题，仿真结果显示PSO算法相对遗传算法更具有优越性，但其罚函数的设计过于复杂，不利于求解；Hu等采用可行解保留政策处理约束，即一方面更新存储中所有粒子时仅保留可行解，另一方面在初始化阶段所有粒子均从可行解空间取值，然而初始可行解空间对于许多问题是很难确定的；Ray等提出了具有多层信息共享策略的粒子群原理来处理约束，根据约束矩阵采用多层Pareto排序机制来产生优良粒子，进而用一些优良的
improve PSO
- 近年来，一些学者将PSO算法推广到约束优化问题，其关键在于如何处理好约束，即解的可行性。如果约束处理的不好，其优化的结果往往会出现不能够收敛和结果是空集的状况。(In recent years, some scholars have extended the PSO algorithm to the constrained optimization problem, and the key is how to deal with the constraints, that is, the fea
sdnchen-psomatlab-b4c4a1e
- 带有约束条件的PSO算法，内包含有多种实例函数(A PSO algorithm with constraint conditions, which contains a variety of instance functions)
PSO
- 优化五个发电机组的燃料成本，暂时不考虑爬坡率，不考虑禁止区，主要优势在对于负荷平衡约束等式的处理(Optimizing the fuel cost of five generators without considering the slope climbing rate and prohibition zone for the time being, the main advantage is to deal with the load balance constraint equation.
PSO-有约束优化
- 该资源使用matlab编写的有约束条件的粒子群算法，其中的代码对于解决一些约束问题可能会有很大的帮助，也可以为一些人提供一些想法与思路(This resource uses a constrained particle swarm algorithm written in matlab. The code in it may be very helpful for solving some constraint problems, and it can also provide some peo
New_Result
- 研究能量受限的SWIPT无线通信网络中，基站采用MIMO多天线发送信号给用户节点，在有窃听节点的情况下，通过联合优化发射波束形成矢量、人工噪声协方差和接收PS比来最小化总发射功率，同时保证每个接收机的个体保密率和能量收集约束。(In the energy limited swipt wireless communication network, the base station uses MIMO multi antenna to send signals to user nodes. In t