m基于梯度优化的混沌PSO磁悬浮球系统模型优化的matlab仿真
1.算法描述 基本确定融合后的优化控制算法，即混沌粒子群优化算法，将该算法应用于对PID的参数整定上，通过仿真验证算法的可行性。将混沌思想引入PSO算法，前期工作首先对混沌算法局部搜索能力差和算法可能需要花费长时间才能取得较好优化性能的不足进行了改进，提出梯度优化混沌算法的思想，基本实现了梯度算法与混沌算法的融合，实现了用梯度算法改善混沌算法的预期目的，达到了取长补短的效果，使得该算法即...
基于PSO优化的多目标最优值求解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...
m基于PSO粒子群优化的第四方物流的作业整合算法matlab仿真,对比有代理人和无代理人两种模式下最低运输费用、代理人转换费用、运输方式转化费用和时间惩罚费用
1.算法概述 粒子群优化 (PSO)算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。PSO是将群体(swarm)中的个体看作是在D维搜索空间中没有质量和体积的粒子(particle)，每个粒子以一定的速度在解空间运动，并向自身历史最佳位置pbest和邻域历史最佳位置pbest聚集，实现对候选解的进化。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化...
m基于PSO粒子群优化的物流作业整合matlab仿真,计算最低运输费用、代理人转换费用、运输方式转化费用和时间惩罚费用
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序...
m基于PSO粒子群优化的可靠性和费用优化问题求解MATLAB仿真
1.算法概述 PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。。这里理论部分和论文《基于配电系统可靠性的开关....
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