基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是组合优化领域的一个经典NP难问题，旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 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`...
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
1.课题概述基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化。通过Matlab仿真，对比优化前后 1.节点的电压值2.线路的损耗,这里计算网损3.负荷均衡度4.电压偏离5.线路的传输功率6.重构后和重构前开关变化状态 2.系统仿真结果 15.0000 + 0.0000i 14.9761 + 0.0002i 14.8564 + 0.0014i 14...
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
1.程序功能描述 基于粒子群优化算法的图象聚类识别。通过PSO优化方法，将数字图片的特征进行聚类，从而识别出数字0~9. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2017B版本运行 3.核心程序 global Nwidth; global Nwidth2; centerNum = 4; %聚类中心数 level ...
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法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（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = g1(1); numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;%numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% layers = func_model2(Dim,numHiddenUni.....
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GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学领域的一个经典问题，旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。其中，带容量限制的车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）是最基础也是最常见的一个变种。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解CVRP问题中的应用。 ....
基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于粒子群优化的图像融合算法，通过PSO优化，得到最优的图像融合权值参数，将彩色模糊图像和清晰的灰度图像进行融合获得彩色清晰图像。 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 it = 1:Ites(ijj) it for i=1:Popu % 更新速度ptls(i).vt = wptls(i).vt+c1rand(V...
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-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的电力负荷预测算法，是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数，提高模型在...
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络...
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