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粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究 评分

:引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地 求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿一拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求 导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.

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粒子群优化算法及其应用

关于粒子群优化算法及其应用的简单说明,适合初学者.

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多目标粒子群算法 MATLAB代码

多目标粒子群算法,求解多目标多约束优化问题,本代码含3个目标函数,修改函数和约束即可

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粒子群优化算法实现鸟群觅食(新)

本例子已经对之前上存的粒子群优化算法实现鸟群觅食进行修正。

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论文研究-基于粒子群算法优化正则化极限学习机的纺织品色差检测 .pdf

基于粒子群算法优化正则化极限学习机的纺织品色差检测,江礼凯,周志宇,针对纺织品色差检测的问题,提出了粒子群算法(PSO)优化正则化极限学习机(RELM)的纺织品色差检测,构建染色品色差自动检测分类��

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论文研究-基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化.pdf

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径。在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法(FERPSO、SPSO)更优秀。

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论文研究-量子粒子群改进算法TPHQPSO .pdf

量子粒子群改进算法TPHQPSO,杨传将,刘清,量子粒子群算法(QPSO)是最近提出的基于量子行为的粒子群优化算法,该算法的收敛性能远远优于标准粒子群算法。本文针对量子粒子群�

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论文研究-基于粒子群算法求解复杂联盟问题 .pdf

基于粒子群算法求解复杂联盟问题,张国富,蒋建国,联盟生成是多agent系统中的一个关键问题。引入离散粒子群优化来解决这一问题,采用粒子的随机扰动避免了算法的早熟,设计一种二维�

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论文研究-一种新的改进粒子群算法研究 .pdf

一种新的改进粒子群算法研究,马金玲,唐普英,研究粒子群优化算法(PSO)的收敛速度,以提高该算法性能是PSO的一个重要而且有意义的研究。Jun Sun 等人通过对PSO系统下的单个个体在�

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基于灰色粒子群神经网络的期货价格预测,王海军,白玫,针对目前在对中国期货市场进行价格预测时采用BP神经网络存在的问题,本文从网络输入和网络参数两个方面对BP网络模型进行优化。首先�

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论文研究-基于修正萤火虫算法的多模函数优化 .pdf

基于修正萤火虫算法的多模函数优化,张玉丽,马小平,萤火虫算法(GSO)是一种计算多模函数优化问题的新型算法,该算法和蚁群优化、粒子群优化一样,都是一种群智能算法。针对GSO算法在优�

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论文研究-基于PSO算法的 -SVM算法参数优化 .pdf

基于PSO算法的 -SVM算法参数优化,王洁,白静,在v-SVM算法参数选择中,现多采用反复试验的方法,局限性较大且操作复杂。因此,本文采用了粒子群算法来优化v-SVM中的参数,并将之��

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粒子群优化算法变型:GL-best PSO算法

粒子群优化算法变型:GL-best PSO算法,陈相托,王惠文,全局粒子群优化算法 拥有较快的收敛速度,但在解决复杂问题的时候,往往会出现群体最优粒子的聚拢效应过强,导致粒子群体在局部�

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基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法

基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法,钱晓宇,方伟,为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题, 特别是高维优化问题上的优化性能, 提出了一种基于Solis\&Wets 局部搜索的反向学习竞争粒子群�

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论文研究-一种高维多目标量子粒子群优化算法 .pdf

一种高维多目标量子粒子群优化算法,夏长红,张勇,高维多目标优化问题广泛存在于日常生产生活中。由于该类问题一般包含多于3个且相互冲突的目标函数,至今缺乏有效的解决方法。基��

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论文研究-基于粒子群优化的NLOS环境的节点定位算法 .pdf

基于粒子群优化的NLOS环境的节点定位算法,文恬,余小平,无线传感网络的非视距NLOS(Non-line-of-sight)环境是影响测距定位精度的重要因素,提出了基于粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)的NLOS环境�

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PSO-RS-SVM方法在股票分析中的应用

PSO-RS-SVM方法在股票分析中的应用,瞿尚薇,王斌会,股票市场是一个复杂的经济运作系统。运用嵌入粒子群算法(PSO)的粗糙集-支持向量机(RS-SVM)方法探讨我国上市公司财务指标体系与�

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论文研究-一种基于粒子群优化算法的交通标志定位方法 .pdf

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为了实现物流资源利用率的提高和物流成本的降低, 根据“云”的思想, 建立了云物流下基于最大覆盖的选址—分配的多目标非线性决策模型, 该模型的目标是配送中心的选址优化和整体需求覆盖最大化。设计了基于遗传和粒子群的组合式启发式算法, 对算法的性能进行了Benchmark测试。通过大量算例和对比分析, 验证了模型和算法的有效性和稳定性。

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论文研究-电容层析成像传感器结构参数粒子群优化算法 .pdf

电容层析成像传感器结构参数粒子群优化算法,李岩,朱艳丹,电容层析成像技术(ECT)是一种基于电容传感器机理的过程成像技术,以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,介绍了敏感场的计算方法,��

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