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混沌粒子群优化算法及应用研究
混沌粒子群优化算法及应用研究
混沌优化
混沌粒子群
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混沌理论与粒子群优化算法的结合,提升优化的性能和效果
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混沌粒子群优化算法-CPSO,混沌粒子群优化算法案例,matlab
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混沌粒子群 内有图片 代码 数据 可更改目标函数
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文件包括带压缩因子的粒子群算法,权重改进的粒子群算法,自适应权重法,随机权重法,变学习因子的粒子群算法,异步变化的学习因子,二阶粒子群算法,二阶振荡粒子群算法,混沌粒子群算法,混合粒子群算法,杂交粒子群算法,模拟退火算法
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混沌粒子群算法概述及应用
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本文是一篇关于算法的描述,文中主要介绍了粒子群算法的应用与改进。
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该算法是混沌运动与粒子群算法相结合的混沌粒子群算法,可以提高算法的全局搜索能力。
混沌粒子群优化算法代码与实现
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混沌粒子群优化算法代码与实现。混沌优化算法代码 粒子群
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混沌优化算法代码 粒子群 啊阿的发呆发呆发呆时发生的发生地发啊打发
混沌粒子群
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混沌粒子群算法是将混沌搜索策略与粒子群相结合,提高种群的多样性,防止陷入局部最优
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混沌粒子群混合优化算法
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混沌粒子群混合优化算法,王大均,李华平,粒子群优化算法(PSO)具有收敛速度快但易陷入局部最优点的特点,因此本文将在结合混沌运动的遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等
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论文研究-基于自适应变异的混沌粒子群优化算法.pdf
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粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。
多目标混合混沌优化算法研究及应用 (2012年)
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为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法. 将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解. 结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解
基于混沌技术的粒子群算法源码
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用混沌微粒子算法整定PID控制器matlab的代码
基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法
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针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附近震荡,为保证粒子在规定范围内运动,采用边界缓冲墙对越界粒子进行处理;其次针对粒子群算法存在的全局搜索性能问题,通过改进的混沌技术对粒子群进
多目标自适应混沌粒子群优化算法
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提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新策略中; 最后, 针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略. 以上操作不仅提高了算法的收敛性, 而且提高了Pareto 最优解的均匀性. 实验结果表明了所提出算法的有效性.
混沌优化算法求极值matlab仿真代码
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利用混沌优化算法求解函数极值。代码由matlab写成,分主函数(main)、所求函数(function)、约束条件(myjudge)。
matlab 实现粒子群优化算法代码
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包含:基本粒子群算法、带压缩因子、线性递减权重、自适应权重、随机权重、同步变化、二阶粒子群、混沌粒子群、基于模拟退火的粒子群算法等
粒子群优化算法源码实例(matlab)
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多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题: 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问
混沌粒子群算法的讲座
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PSO算法是一种基于群智能(Swarm Intelligence)方法的演化计算技术。最早由Kennedy 和 Eberhart 于1995年提出,受到人工生命的研究结果启发,PSO的基本思想源于对鸟群捕食行为的研究。
粒子群优化算法Matlab源程序
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这个程序就是最基本的粒子群优化算法程序,用Matlab实现,非常简单。只有几十行代码。下面是主函数的源程序,优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面,对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。
混沌粒子群优化算法.pdf
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混沌粒子群优化算法.docx
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混沌粒子群优化算法 (1).pdf
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新的混沌粒子群优化算法.pdf
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