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PSO求解约束优化问题..pptx
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出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的
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对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法( CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且
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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
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该资源含有粒子群实现的算法代码,以及部分的有关约束方面问题的文献资料,可能对于数学建模使用到粒子群算法有一定的帮助
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单目标粒子群优化算法的主程序,这是一个案例,可以参考
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