基于PSO粒子群算法的三角形采集堆轨道优化matlab仿真
1.程序功能描述 假设一个收集轨道，上面有5个采集堆，这5个采集堆分别被看作一个420的矩阵（下面只有410），每个模块（比如：A31和A32的元素含量不同），为了达到采集物品数量和元素含量的要求（比如：需采集5吨和某元素单位质量在65与62之间），求出在每个4*20的矩阵中哪个模块被拿出可以达到要求并找出最优化的轨道？通过PSO优化算法找到最优的轨迹。 2.测试软件版本以及运行结果展示M...
基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输出甘特图
1.程序功能描述 基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输入不同机器，不同工作的完成时间，输出甘特图,输出收敛图。实现车间多机器，多任务最优并行调度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```for iter = 1: Iters iter for i=1:N_pso %V,X更新 V(i,:) = wV(i,:)+C1ra...
基于PSO三维极点搜索matlab仿真
1.算法描述 在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解决该问题的良好解决方案，因为粒子会聚...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbes...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbe...
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
1.课题概述 基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化，使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0，在完成优化迭代之后，对应的参数，即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a ```for jj = 1: Iteration jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:) = 0.75*V...
m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Offset Min-Sum（OMS）译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法，它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应，从而提高解码性能。当应用粒子群优化（PSO）来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时，目标是自动找到能够最大化解码性能（如最小化误码率）的偏移量值。 PSO算法由粒子群、个体...
m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力，在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法，通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传...
基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览优化前 优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attenti...
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览PSO优化前： PSO优化后： 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制...
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